LocalMapping做用是将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。主要工做在于维护局部地图,也就是SLAM中的Mapping。node
1. 处理新关键帧:ProcessNewKeyFrame()app
作了三件事:优化
a. 计算当前关键帧Bow,便于后面三角化恢复新地图点;spa
b. 将TrackLocalMap中跟踪局部地图匹配上的地图点绑定到当前关键帧(在Tracking线程中只是经过匹配进行局部地图跟踪,优化当前关键帧姿态),也就是在graph中加入当前关键帧做为node,并更新edge。而CreateNewMapPoint()中则经过当前关键帧,在局部地图中添加与新的地图点;线程
c. 更新加入当前关键帧以后关键帧之间的链接关系,包括更新Covisibility图和Essential图(最小生成树spanning tree,共视关系好的边subset of edges from covisibility graph with high covisibility (θ=100), 闭环边)。code
2. 对于ProcessNewKeyFrame和CreateNewMapPoints中最近添加的MapPoints进行检查剔除:MapPointCulling()blog
候选待检查地图点存放在mlpRecentAddedMapPoints,知足两个条件之一就被剔除:it
1. 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):该地图点虽在视野范围内,但不多被普通帧检测到。io
2. 从添加该地图点的关键帧算起的初始三个关键帧,第一帧不算,后面两帧看到该地图点的帧数,对于单目<=2,对于双目和RGBD<=3;所以在地图点刚创建的阶段,要求比较严格,很容易被剔除;并且单目的要求更严格,须要三帧都看到。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。class
一旦通过了这样比较严格的筛选,地图点只有在观测到它的关键帧<3时才会被剔除,这主要发生在关键帧被剔除(90%以上匹配点能够被其余帧观察到);或者局部捆集优化时,将地图点归为外点从观测中剔除了的状况。所以地图点中的外点是比较少的,因此整套ORB-SLAM中除了重定位和闭环不多去使用RANSAC。
ORB-SLAM中关键帧和地图点的加入和删除秉承的是送入严出的标准,所以在提升了定位建图准确性的前提下又很好地限制了计算量,能够用于large scale的场景。
3. 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),注意理解与前面两步的前后关系,先处理新关键帧与局部地图点之间的关系,而后对局部地图点进行检查,最后再经过新关键帧恢复心的局部地图点:CreateNewMapPoints()
--- 对Tracking中送来的每一帧关键帧执行上述过程,直到mlNewKeyFrame为空。
3'. SearchInNeighbors()
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。
4. LocalBundleAdjustment()
5. KeyFrameCulling
局部关键帧剔除
void LocalMapping::KeyFrameCulling();
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。遍历pKF中的地图点的观测:
const map<KeyFrame*, size_t> observations = pMP->GetObservations();
如有很多于3帧被观测到(须要知足观测尺度不大于或近似于在pKF中的尺度),则记录下。若pKF中90%以上的地图点可以被其余关键帧观测到,也就是说,该关键帧的存在提供的地图点观测信息有限,则将其删除!