ORB-SLAM2源码学习：MapPoint.cc:MapPoint::UpdateNormalAndDepth()计算平均观测方向以及观测距离范围1

前言

这个函数是属于地图点属性的一部分。

1.函数声明

void MapPoint::UpdateNormalAndDepth()
{
    ....
}

2.函数定义

1.获取观测到该地图点的所有关键帧的信息 

map<KeyFrame*,size_t> observations;
    KeyFrame* pRefKF;
    cv::Mat Pos;
    {
        unique_lock<mutex> lock1(mMutexFeatures);
        unique_lock<mutex> lock2(mMutexPos);
        if(mbBad)
            return;

        observations=mObservations; // 获得观测到该地图点的所有关键帧
        pRefKF=mpRefKF;             // 观测到该点的参考关键帧（第一次创建时的关键帧）
        Pos = mWorldPos.clone();    // 地图点在世界坐标系中的位置
    }

2.计算平均观测方向

// 能观测到该地图点的所有关键帧，对该点的观测方向归一化为单位向量，然后进行求和得到该地图点的朝向
    // 初始值为0向量，累加为归一化向量，最后除以总数n
    cv::Mat normal = cv::Mat::zeros(3,1,CV_32F);
    int n=0;
    for(map<KeyFrame*,size_t>::iterator mit=observations.begin(), mend=observations.end(); mit!=mend; mit++)
    {
        KeyFrame* pKF = mit->first;
        cv::Mat Owi = pKF->GetCameraCenter();
        // 获得地图点和观测到它关键帧的向量并归一化
        cv::Mat normali = mWorldPos - Owi;
        normal = normal + normali/cv::norm(normali);                       
        n++;
    } 

    cv::Mat PC = Pos - pRefKF->GetCameraCenter();                           // 参考关键帧相机指向地图点的向量（在世界坐标系下的表示）
    const float dist = cv::norm(PC);                                        // 该点到参考关键帧相机的距离
    const int level = pRefKF->mvKeysUn[observations[pRefKF]].octave;        // 观测到该地图点的当前帧的特征点在金字塔的第几层
    const float levelScaleFactor =  pRefKF->mvScaleFactors[level];          // 当前金字塔层对应的尺度因子，scale^n，scale=1.2，n为层数
    const int nLevels = pRefKF->mnScaleLevels;                              // 金字塔总层数，默认为8

 3.计算观测距离范围

{
        unique_lock<mutex> lock3(mMutexPos);
        // 使用方法见PredictScale函数前的注释
        mfMaxDistance = dist*levelScaleFactor;                              // 观测到该点的距离上限
        mfMinDistance = mfMaxDistance/pRefKF->mvScaleFactors[nLevels-1];    // 观测到该点的距离下限
        mNormalVector = normal/n;                                           // 获得地图点平均的观测方向
    }

结束语

以上就是我学习到的内容，如果对您有帮助请多多支持我，如果哪里有问题欢迎大家在评论区积极讨论，我看到会及时回复。