文章目录
- 一、函数意义
- 二、函数讲解
- 三、函数源码
- 四、总结
一、函数意义
本函数是局部建图线程的最后一个关键函数，该函数的作用是剔除冗余关键帧，这是对关键帧的一次筛选，发到局部建图的关键帧是当时最新的一个关键帧，很多关键帧在当时是很优质的，但是和很多地图点都能在后续的关键帧中被观测到，那么该关键帧就是冗余的，完全可以删除掉。
二、函数讲解
前面讲到函数的作用是剔除冗余关键帧。那么就有这么几个关键问题：
- 从哪些关键帧中找出需要剔除的冗余关键帧？
在本函数中答案是，当前关键帧的所有邻接关键帧都需要接受筛选。我们注意到GetVectorCovisibleKeyFrames();这个函数在前面也经常用到，但是一般都会传入一个int类型的参数，代表邻接关键帧的个数，这里括号内没有参数，是默认找出所有的邻接关键帧。第一个for循环就是在遍历这些关键帧。- 什么样的关键帧是冗余的，需要被删除？
本函数使用的是地图点观测的方法，这里第二个for循环遍历了该关键帧能观测到的所有地图点，首先排除不合格的点。然后找出每个能观测到该地图点的关键帧，进入第三个循环，遍历这些关键帧统计合格的观测，如果观测大于等于3循环就停止，标记该点。如果被标记的地图点的个数大于合格地图点个数的0.9倍，该关键帧就应该被删除。下图中的蓝色方框代表关键帧，红点代表地图点，可以很明显的看出来有关键帧的删除（红色箭头标注的关键帧就被删除了）。
三、函数源码
// 剔除冗余关键帧
void LocalMapping::KeyFrameCulling()
{// Check redundant keyframes (only local keyframes)// A keyframe is considered redundant if the 90% of the MapPoints it sees, are seen// in at least other 3 keyframes (in the same or finer scale)// We only consider close stereo points// 检查冗余关键帧（仅本地关键帧）// 如果一个关键帧所看到的90%的地图点，在至少其他3个关键帧中也能看到（在相同或更精细的尺度下），// 则认为该关键帧是冗余的。// 我们只考虑近距离立体点。// 获取局部关键帧vector<KeyFrame*> vpLocalKeyFrames = mpCurrentKeyFrame->GetVectorCovisibleKeyFrames();// 遍历参与局部见图的关键帧for(vector<KeyFrame*>::iterator vit=vpLocalKeyFrames.begin(), vend=vpLocalKeyFrames.end(); vit!=vend; vit++){ // 获取关键帧的指针KeyFrame* pKF = *vit;// 跳过第一个关键帧，通常，第一个关键帧被视为基础帧，因此不考虑将其标记为冗余if(pKF->mnId==0)continue;// 获取该关键帧中的地图点const vector<MapPoint*> vpMapPoints = pKF->GetMapPointMatches();// 初始化观察阈值和计数器int nObs = 3;const int thObs=nObs;// 用于统计冗余关键帧的数量int nRedundantObservations=0;// 用于统计地图点的总数int nMPs=0;// 遍历该关键帧中的所有地图点for(size_t i=0, iend=vpMapPoints.size(); i<iend; i++){// 获取地图点指针MapPoint* pMP = vpMapPoints[i];// 排除不合格的点if(pMP){if(!pMP->isBad()){// 深度有效性检查if(!mbMonocular){if(pKF->mvDepth[i]>pKF->mThDepth || pKF->mvDepth[i]<0)continue;}// 合格的地图点加1nMPs++;// 统计有效地图点和冗余观察if(pMP->Observations()>thObs){// 获取对应的特征点的金字塔层级const int &scaleLevel = pKF->mvKeysUn[i].octave;// 获取地图点的所有观察const map<KeyFrame*, size_t> observations = pMP->GetObservations();// 初始化有效观察计数器int nObs=0;// 遍历所有观察到该地图点的关键帧for(map<KeyFrame*, size_t>::const_iterator mit=observations.begin(), mend=observations.end(); mit!=mend; mit++){// 获取关键帧指针KeyFrame* pKFi = mit->first;// 跳过当前关键帧if(pKFi==pKF)continue;// 获取其他关键帧中观察到的特征点的尺度层级const int &scaleLeveli = pKFi->mvKeysUn[mit->second].octave;// 检查其他关键帧的尺度层级是否在当前关键帧的层级范围内（允许的范围是当前尺度及其上一级）if(scaleLeveli<=scaleLevel+1){// 如果观察满足条件，则增加有效观察计数nObs++;// 果有效观察数量达到预定阈值 thObs（3），则提前退出循环以优化性能if(nObs>=thObs)break;}}// 更新冗余观察计数if(nObs>=thObs){nRedundantObservations++;}}}}} // 如果一个关键帧所观察的地图点中，90%以上的地图点都是冗余的，// 那么该关键帧将被标记为无效。if(nRedundantObservations>0.9*nMPs)pKF->SetBadFlag();}
}
四、总结
本函数是局部建图线程的最后一个函数，目的是剔除冗余关键帧。本函数中需要合格的地图点有超过百分之90被观测三次才被标记为冗余关键帧，看起来是一个很难达成的条件，但实际情况中关键帧的剔除是很常见的。造成这种结果的原因是，相机在运动的过程中时间间隔是很短的（帧间隔很短），相机的相对位姿是很小的，所以出现冗余关键帧是很常见的。到此局部建图线程就全部结束了，下面将进入到回环检测线程的。如果大家有什么问题，欢迎沟通交流。
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