ORB-SLAM（六）MapPoint與Map

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地圖點可以通過主要畫面格來構造，也可以通過普通幀構造，但是最終，必須是和主要畫面格對應的，通過普通幀構造的地圖點只是臨時被Tracking用來追蹤用的。

建構函式（地圖點3D座標及其參考幀）：

// 參考幀是主要畫面格，該地圖點將於許多幀主要畫面格對應，建立主要畫面格之間的共視關係MapPoint::MapPoint(const cv::Mat &Pos, KeyFrame *pRefKF, Map* pMap)// 參考幀是普通幀，該地圖點只與當前普通幀的特徵點對應MapPoint::MapPoint(const cv::Mat &Pos, Map* pMap, Frame* pFrame, const int &idxF)

地圖點和主要畫面格之間的觀測關係是最重要的，參考主要畫面格是哪一幀，該地圖點被哪些主要畫面格觀測到，對應的哪個（idx）特徵點？通過兩個成員維護：

std::map<KeyFrame*,size_t> mObservations;// 觀測到該地圖點的相機數int nObs; 

添加地圖點觀測：能夠觀測到同一個地圖點的主要畫面格之間存在共視關係

void MapPoint::AddObservation(KeyFrame* pKF, size_t idx);

刪除地圖點觀測：從當前地圖點的mObservation和nObs成員中刪掉對應主要畫面格觀測關係，若該主要畫面格恰好是參考幀，則需要重新指定。當觀測相機數小於等於2時，該地圖點需要剔除。刪掉觀測關係，和刪掉地圖點（以及替換地圖點），需要區分開！

void MapPoint::EraseObservation(KeyFrame* pKF);

剔除MapPoint不僅需要刪掉地圖點中維護的主要畫面格觀測關係，還需要刪掉對應關鍵中對應的地圖點，以及Map中該地圖點的記憶體：

void KeyFrame::EraseMapPointMatch(const size_t &idx){    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);    mvpMapPoints[idx]=static_cast<MapPoint*>(NULL);}mpMap->EraseMapPoint(this);

下面是一個重要的函數：

void MapPoint::Replace(MapPoint* pMP);

將當前地圖點（this），替換成pMp。主要使用在閉環時，調整地圖點和主要畫面格，建立新的關係：

主要畫面格將聯絡的this替換成pMap：

pKF->ReplaceMapPointMatch(mit->second, pMP);// KeyFrame中mit->second索引對應的地圖點，用pMP替換掉原來的thispMP->AddObservation(pKF,mit->second);// pMp地圖點添加觀測主要畫面格
// 刪掉Map中該地圖點
mpMap->EraseMapPoint(this);

無論是SetBadFlag()還是Replace()，當前地圖點的mbBad標誌都被記為true，表明當前地圖點是個壞點。

visible和found的區別：該地圖點在視野範圍內，該地圖點有對應特徵點的幀數。通常來說，found的地圖點一定是visible的，但是visible的地圖點很可能not found

float MapPoint::GetFoundRatio(){    unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);    return static_cast<float>(mnFound)/mnVisible;}

GetFoundRatio低表示該地圖點在很多主要畫面格的視野範圍內，但是沒有匹配上很多特徵點。

最後是MapPoint中幾個比較重要的函數：

void MapPoint::ComputeDistinctiveDescriptors();void MapPoint::UpdateNormalAndDepth();int MapPoint::PredictScale(const float &currentDist, KeyFrame* pKF);

1. 計算地圖點描述子：

從mObservations中擷取觀察到當前地圖點的主要畫面格及對應描述子，描述子放入vDescriptor描述子向量組成的向量中。在這些描述子中，選擇距離（類似hamming距離）其他描述子最近的（中值距離最小，看代碼去體會一下是什麼意思）作為地圖點的描述子mDescriptor。

2. 計算地圖點平均觀測方向和深度

地圖點到所有觀測到的主要畫面格相機中心向量，歸一化後相加。

深度範圍：地圖點到參考幀（只有一幀）相機中心距離，乘上參考幀中描述子擷取時金字塔放大尺度，得到最大距離mfMaxDistance；最大距離除以整個金字塔最高層的放大尺度得到最小距離mfMinDistance。通常來說，距離較近的地圖點，將在金字塔層數較高的地方提取出，距離較遠的地圖點，在金字塔層數較低的地方提取出（金字塔層數越低，解析度越高，才能識別出遠點）。因此通過地圖點的資訊（主要是對應描述子），我們可以獲得該地圖點對應的金字塔層級：

const int level = pRefKF->mvKeysUn[observations[pRefKF]].octave;

從而預測該地圖點在什麼距離範圍內能夠被觀測到！

3. int MapPoint::PredictScale(const float &currentDist, KeyFrame* pKF)

注意金字塔ScaleFactor和距離的關係：當前特徵點對應ScaleFactor為1.2的意思是：圖片解析度下降1.2倍後，可以提取出該特徵點（解析度更高時，肯定也可以提取出，這裡取金字塔中能夠提取出該特徵點最高層級作為該特徵點的層級）

同時，由當前特徵點的距離，可以推測所在層級。

 

Map則比較簡單，主要負責維護其中主要畫面格和地圖點容器，設定參考地圖點用於繪圖：

std::set<MapPoint*> mspMapPoints;std::set<KeyFrame*> mspKeyFrames;

 

ORB-SLAM（六）MapPoint與Map