ORB-SLAM（六）MapPoint與Map

地圖點能夠經過關鍵幀來構造，也能夠經過普通幀構造，可是最終，必須是和關鍵幀對應的，經過普通幀構造的地圖點只是臨時被Tracking用來追蹤用的。

構造函數（地圖點3D座標及其參考幀）：

// 參考幀是關鍵幀，該地圖點將於許多幀關鍵幀對應，創建關鍵幀之間的共視關係
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)

地圖點和關鍵幀之間的觀測關係是最重要的，參考關鍵幀是哪一幀，該地圖點被哪些關鍵幀觀測到，對應的哪一個（idx）特徵點？經過兩個成員維護：

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：可以觀測到同一個地圖點的關鍵幀之間存在共視關係

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成員中刪掉對應關鍵幀觀測關係，若該關鍵幀剛好是參考幀，則須要從新指定。當觀測相機數小於等於2時，該地圖點須要剔除。刪掉觀測關係，和刪掉地圖點（以及替換地圖點），須要區分開！

void MapPoint::EraseObservation(KeyFrame* pKF);

剔除MapPoint不只須要刪掉地圖點中維護的關鍵幀觀測關係，還須要刪掉對應關鍵中對應的地圖點，以及Map中該地圖點的內存：

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，調整地圖點和關鍵幀，創建新的關係：

關鍵幀將聯繫的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this
pMP->AddObservation(pKF,mit->second);// pMp地圖點添加觀測關鍵幀
// 刪掉Map中該地圖點
mpMap->EraseMapPoint(this);

不管是SetBadFlag()仍是Replace()，當前地圖點的mbBad標誌都被記爲true，代表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。一般來講，found的地圖點必定是visible的，可是visible的地圖點極可能not found

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

GetFoundRatio低表示該地圖點在不少關鍵幀的視野範圍內，可是沒有匹配上不少特徵點。

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中獲取觀察到當前地圖點的關鍵幀及對應描述子，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（相似hamming距離）其餘描述子最近的（中值距離最小，看代碼去體會一下是什麼意思）做爲地圖點的描述子mDescriptor。

2. 計算地圖點平均觀測方向和深度

地圖點到全部觀測到的關鍵幀相機中心向量，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獲取時金字塔放大尺度，獲得最大距離mfMaxDistance；最大距離除以整個金字塔最高層的放大尺度獲得最小距離mfMinDistance。一般來講，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，分辨率越高，才能識別出遠點）。所以經過地圖點的信息（主要是對應描述子），咱們能夠得到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可以被觀測到！

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爲1.2的意思是：圖片分辨率降低1.2倍後，能夠提取出該特徵點（分辨率更高時，確定也能夠提取出，這裏取金字塔中可以提取出該特徵點最高層級做爲該特徵點的層級）

同時，由當前特徵點的距離，能夠推測所在層級。

 

Map則比較簡單，主要負責維護其中關鍵幀和地圖點容器，設置參考地圖點用於繪圖：

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