orbslam2代码解析--局部建图

LocalMapping模块作用是将Tracking中送来的关键帧放在mlNewKeyFrame列表中；处理新关键帧、地图点检查剔除、生成新地图点、Local BA、关键帧剔除。主要工作在于维护地图，也就是SLAM中的Map。

Tracking模块会将满足一定条件的图像帧加入关键帧，但是其实ORB-SLAM中关键帧的加入是比较密集的，这样确保了定位的精度。同时LocalMapping线程会对关键帧进行剔除，确保了关键帧的数量不会无限增加，不会对large scale的场景造成计算负担。Tracking模块会判断是否需要将当前帧创建为关键帧，对地图中的关键帧、地图点具体的处理，包括如何加入、如何删除的工作是在LocalMapping线程完成的。

1 处理新关键帧

LocalMapping::ProcessNewKeyFrame()

处理新关键帧与局部地图点之间的关系。具体步骤如下

1. **获取关键帧。**从mlNewKeyFrame队列（待插入的关键帧）中弹出队首的关键帧做为当前帧，并计算该关键帧的BoW，后面三角化恢复地图点有用；
2. **获取关键帧中与关键点关联的地图点。**将TrackLocalMap中跟踪局部地图匹配上的地图点关联到当前关键帧（在Tracking线程中只是利用关键点的匹配关系进行位姿计算，优化当前关键帧姿态）。具体来说，可以分两种情况，地图点没有关联到关键帧，则完成关联（AddObservation），更新地图点normal和描述子，这种地图点是在追踪过程创建并被关键帧关联的，它们在UpdateLastFrame过程就已经有了空间位置；否则记录该地图点为最新添加（这些地图点是在创建关键帧时创建的，已经关联到关键帧），加入mlpRecentAddedMapPoints；
3. **更新共视图连接关系。**使用UpdateConnections函数更新加入当前关键帧之后关键帧之间的连接关系，包括更新Covisibility图和Essential图（最小生成树spanning tree）；
4. 关键帧插入地图。

2.地图点剔除

LocalMapping::MapPointCulling()。任务是对上一函数获取到的最新加入的局部地图点mlpRecentAddedMapPoints进行检查，每个地图点要被保留，在该地图点被创建后的三个关键帧里必须要经过严格的测试，这样保证其能被正确的跟踪和三角化。满足如下条件之一就被剔除：

1. 该地图点是坏点，直接从检查列表去掉；
2. 跟踪（匹配上）到该地图点的普通帧帧数（IncreaseFound）<应该观测到该地图点的普通帧数量（25%*IncreaseVisible），即比值mnFound/mnVisible<0.25，设置为坏点，并从检查列表去掉。比值低说明这样的地图点该地图点虽在视野范围内，但很少被普通帧检测到；
3. 从添加该地图点的关键帧算起，当前关键帧至少是第三个添加该地图点的关键帧的条件下，看到该地图点的帧数<=2（双目和RGBD模式是帧数<=3），设置为坏点，并从检查列表去掉；因此在地图点刚建立的阶段，要求比较严格，很容易被剔除；而且单目的要求更严格，需要三帧都看到；
4. 若从添加该地图点的关键帧算起，一共有了大于三个关键帧，还存在列表中，则说明该地图点是高质量的，从检查列表中去掉。

3.生成新地图点（三角化方法）

对应LocalMapping::CreateNewMapPoints()函数。任务是根据当前关键帧恢复出一些新的地图点，不包括和当前关键帧匹配的局部地图点（已经在ProcessNewKeyFrame中处理，单目模式除了初始化过程会生成地图点外，其它地图点都在这里生成）。具体步骤如下：

1. 找出与当前帧有共视关系的10个（单目模式是20个）关键帧，准备使用对极约束搜索匹配并进行三角化，循环进行以下操作，注意是在当前帧和每一帧共视关键帧之间进行；

2. 检测基线是否过短；

3. 计算基础矩阵F；

4. 搜索满足对极约束的匹配；

   matcher.SearchForTriangulation(mpCurrentKeyFrame,pKF2,F12,vMatchedIndices,false);

5. 通过各种条件判断是不是要三角化这些地图点；

6. 完成对匹配结果的三角化，创建新的地图点；

7. 为新的地图点进行一系列配置。

4.临近关键帧搜索更多匹配

对应LocalMapping::SearchInNeighbors()函数。如果关键帧队列中还有新的关键帧，则进行该操作，即在临近的关键帧中搜索到更多的匹配，更新并融合当前关键帧以及两级相连（共视关键帧及其共视关键帧）的关键帧的地图点。

5.Local Bundle Adjustment

对应Optimizer::LocalBundleAdjustment()函数。这里优化的是当前帧，以及与当前帧在covisibility graph里面有连接关系的那些关键帧的位姿，以及这些帧看到的地图点，其实就是对局部地图进行优化。详细分析参见优化部分博客。

6.冗余关键帧剔除

对应LocalMapping::KeyFrameCulling()函数。候选的pKF是LocalMapping中当前处理的关键帧的共视关键帧，不包括第一帧关键帧与当前关键帧。如果一个关键帧检测到的90%的地图点，在其他不少于三个具有相同或更精确尺度的关键帧里面都被检测到，就认定该关键帧冗余（该关键帧的存在提供的地图点观测信息有限），并剔除