ARCore的平面生成器是通过使用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法来工作的。SLAM算法结合了视觉感知和运动估计，可以实时地跟踪设备的位置和方向，并同时构建和更新环境的地图。

ARCore中的平面生成器算法主要包括以下几个步骤：

1. 特征提取：通过分析相机图像，提取出一些特征点（如角点、边缘等），这些特征点可以用于后续的匹配和跟踪。

2. 特征匹配：将当前帧的特征点与之前帧的特征点进行匹配，从而找到它们之间的对应关系。

3. 运动估计：通过特征点的对应关系，估计相机的运动（即相机在空间中的位移和旋转），从而跟踪设备的位置和方向的变化。

4. 地图构建：根据估计的相机运动，将当前帧的特征点与之前帧的特征点进行三角化，计算出它们在空间中的位置，从而构建出环境的地图。

5. 平面检测：对构建的地图进行分析，通过一些算法（如RANSAC）来检测出平面，将其作为AR场景中的平面。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用ARCore的平面生成器：

import com.google.ar.core.*;

public class ARPlaneGenerator {
    private Session session;
    private ArrayList planes;

    public ARPlaneGenerator(Session session) {
        this.session = session;
        this.planes = new ArrayList<>();
    }

    public ArrayList generatePlanes(Frame frame) {
        // 获取当前帧
        try {
            session.setCameraTextureName(frame.getTextureId());
            session.update();

            // 获取平面生成器
            PlaneGenerator planeGenerator = session.getPlaneGenerator();

            // 运行平面生成器
            planeGenerator.detectPlanes(frame);

            // 获取生成的平面
            Collection updatedPlanes = planeGenerator.getAllPlanes();

            // 更新平面列表
            planes.clear();
            planes.addAll(updatedPlanes);

        } catch (NotYetAvailableException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return planes;
    }
}

在上述代码中，首先创建了一个ARPlaneGenerator类，它使用一个ARCore的Session对象进行初始化。然后，在generatePlanes方法中，通过传入当前帧的Frame对象，我们可以获取到平面生成器PlaneGenerator，并调用detectPlanes方法来运行平面生成器。最后，通过getAllPlanes方法获取生成的平面，并更新平面列表。

需要注意的是，上述代码只是一个简单示例，实际使用ARCore的平面生成器时，还需要进行适当的错误处理和其他参数设置。同时，平面生成器的算法会根据ARCore的版本和设备的性能进行优化和改进，所以具体的算法实现可能会有所不同。