ORB-SLAM3 Sim3Solver.cc相关代码分析与理解

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前言
一、MapPoints初始化的相关内容
二、代码分析

前言

这一篇主要是Sim3Solver剩余一些函数的分析

一、MapPoints初始化的相关内容

1.初始化阶段的创建
在Track()函数中调用了各类初始化函数，如双目初始化函数StereoInitialization()、单目初始化函数MonocularInitialization()。以双目初始化为例。对于双目初始化而言，首先就会将当前的普通帧Frame类对象mCurrentFrame变成初始化关键帧KeyFrame类对象pKFini。然后，将初始关键帧插入地图集中。对于常规的相机模型，我们逐个遍历Frame类的mCurrentFrame对象中的N个特征点，根据条件判断是否将其添加为地图点。
2.Tracking阶段的创建
在Tracking阶段，一般使用的两个函数是TrackWithMotionModel()和TrackReferenceKeyFrame()。还有一个TrackLocalMap()函数用于对Tracking结果进行进一步优化。

二、代码分析

1、迭代函数

cv::Mat Sim3Solver::iterate(int nIterations, bool &bNoMore, vector<bool> &vbInliers, int &nInliers)
{bNoMore = false;                        // 现在还没有达到最好的效果vbInliers = vector<bool>(mN1,false);    // 的确和最初传递给这个解算器的地图点向量是保持一致nInliers=0;                             // 存储迭代过程中得到的内点个数// Step 1 如果匹配点比要求的最少内点数还少，不满足Sim3 求解条件，返回空// mRansacMinInliers 表示RANSAC所需要的最少内点数目if(N<mRansacMinInliers){bNoMore = true;  // 表示求解失败return cv::Mat();   }// 可以使用的点对的索引,为了避免重复使用vector<size_t> vAvailableIndices;// 随机选择的来自于这两个帧的三对匹配点cv::Mat P3Dc1i(3,3,CV_32F);cv::Mat P3Dc2i(3,3,CV_32F);// nCurrentIterations：     当前迭代的次数// nIterations：            理论迭代次数// mnIterations：           总迭代次数// mRansacMaxIts：          最大迭代次数int nCurrentIterations = 0;// Step 2 随机选择三个点，用于求解后面的Sim3// 条件1: 已经进行的总迭代次数还没有超过限制的最大总迭代次数// 条件2: 当前迭代次数还没有超过理论迭代次数while(mnIterations<mRansacMaxIts && nCurrentIterations<nIterations){nCurrentIterations++;// 这个函数中迭代的次数mnIterations++;      // 总的迭代次数，默认为最大为300// 记录所有有效（可以采样）的候选三维点索引vAvailableIndices = mvAllIndices;// Get min set of points// Step 2.1 随机取三组点，取完后从候选索引中删掉for(short i = 0; i < 3; ++i){// DBoW3中的随机数生成函数int randi = DUtils::Random::RandomInt(0, vAvailableIndices.size()-1);int idx = vAvailableIndices[randi];// P3Dc1i和P3Dc2i中点的排列顺序：// x1 x2 x3 ...// y1 y2 y3 ...// z1 z2 z3 ...mvX3Dc1[idx].copyTo(P3Dc1i.col(i));mvX3Dc2[idx].copyTo(P3Dc2i.col(i));// 从"可用索引列表"中删除这个点的索引 vAvailableIndices[randi] = vAvailableIndices.back();vAvailableIndices.pop_back();}// Step 2.2 根据随机取的两组匹配的3D点，计算P3Dc2i 到 P3Dc1i 的Sim3变换ComputeSim3(P3Dc1i,P3Dc2i);// Step 2.3 对计算的Sim3变换，通过投影误差进行inlier检测CheckInliers();// Step 2.4 记录并更新最多的内点数目及对应的参数if(mnInliersi>=mnBestInliers){mvbBestInliers = mvbInliersi;mnBestInliers = mnInliersi;mBestT12 = mT12i.clone();mBestRotation = mR12i.clone();mBestTranslation = mt12i.clone();mBestScale = ms12i;if(mnInliersi>mRansacMinInliers) // 只要计算得到一次合格的Sim变换，就直接返回{// 返回值,告知得到的内点数目nInliers = mnInliersi;for(int i=0; i<N; i++)if(mvbInliersi[i])// 标记为内点vbInliers[mvnIndices1[i]] = true;return mBestT12;} // 如果当前次迭代已经合格了,直接返回} // 更新最多的内点数目} // 迭代循环// Step 3 如果已经达到了最大迭代次数了还没得到满足条件的Sim3，说明失败了，放弃，返回if(mnIterations>=mRansacMaxIts)bNoMore=true;return cv::Mat();   // no more的时候返回的是一个空矩阵
}

未完待续

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