0.函数更新内容

仅对地图点进行融合。

1.函数作用

检查并融合当前关键帧与相邻帧（两级相邻）重复的地图点。

2.函数步骤

Step 1：获得当前关键帧在共视图中权重排名前nn的邻接关键帧

Step 2：存储一级相邻关键帧及其二级相邻关键帧

将当前帧的地图点分别投影到两级相邻关键帧，寻找匹配点对应的地图点进行融合，称为正向投影融合

Step 4：将两级相邻关键帧地图点分别投影到当前关键帧，寻找匹配点对应的地图点进行融合，称为反向投影融合

Step 5：更新当前帧地图点的描述子、深度、平均观测方向等属性

Step 6：更新当前帧与其它帧的共视连接关系

3.code

/**
 * @brief 检查并融合当前关键帧与相邻帧（两级相邻）重复的地图点
 * 
 */
void LocalMapping::SearchInNeighbors()
{
    // Retrieve neighbor keyframes
    // Step 1：获得当前关键帧在共视图中权重排名前nn的邻接关键帧
    // 开始之前先定义几个概念
    // 当前关键帧的邻接关键帧，称为一级相邻关键帧，也就是邻居
    // 与一级相邻关键帧相邻的关键帧，称为二级相邻关键帧，也就是邻居的邻居

    // 单目情况要20个邻接关键帧，双目或者RGBD则要10个
    int nn = 10;
    if(mbMonocular)
        nn=20;

    // 和当前关键帧相邻的关键帧，也就是一级相邻关键帧
    const vector<KeyFrame*> vpNeighKFs = mpCurrentKeyFrame->GetBestCovisibilityKeyFrames(nn);
    
    // Step 2：存储一级相邻关键帧及其二级相邻关键帧
    vector<KeyFrame*> vpTargetKFs;
    // 开始对所有候选的一级关键帧展开遍历：
    for(vector<KeyFrame*>::const_iterator vit=vpNeighKFs.begin(), vend=vpNeighKFs.end(); vit!=vend; vit++)
    {
        KeyFrame* pKFi = *vit;
        // 没有和当前帧进行过融合的操作
        if(pKFi->isBad() || pKFi->mnFuseTargetForKF == mpCurrentKeyFrame->mnId)
            continue;
        // 加入一级相邻关键帧    
        vpTargetKFs.push_back(pKFi);
        // 标记已经加入
        pKFi->mnFuseTargetForKF = mpCurrentKeyFrame->mnId;

        // Extend to some second neighbors
        // 以一级相邻关键帧的共视关系最好的5个相邻关键帧 作为二级相邻关键帧
        const vector<KeyFrame*> vpSecondNeighKFs = pKFi->GetBestCovisibilityKeyFrames(5);
        // 遍历得到的二级相邻关键帧
        for(vector<KeyFrame*>::const_iterator vit2=vpSecondNeighKFs.begin(), vend2=vpSecondNeighKFs.end(); vit2!=vend2; vit2++)
        {
            KeyFrame* pKFi2 = *vit2;
            // 当然这个二级相邻关键帧要求没有和当前关键帧发生融合,并且这个二级相邻关键帧也不是当前关键帧
            if(pKFi2->isBad() || pKFi2->mnFuseTargetForKF==mpCurrentKeyFrame->mnId || pKFi2->mnId==mpCurrentKeyFrame->mnId)
                continue;
            // 存入二级相邻关键帧    
            vpTargetKFs.push_back(pKFi2);
        }
    }

    // Search matches by projection from current KF in target KFs
    // 使用默认参数, 最优和次优比例0.6,匹配时检查特征点的旋转
    ORBmatcher matcher;

    // Step 3：将当前帧的地图点分别投影到两级相邻关键帧，寻找匹配点对应的地图点进行融合，称为正向投影融合
    vector<MapPoint*> vpMapPointMatches = mpCurrentKeyFrame->GetMapPointMatches();
    for(vector<KeyFrame*>::iterator vit=vpTargetKFs.begin(), vend=vpTargetKFs.end(); vit!=vend; vit++)
    {
        KeyFrame* pKFi = *vit;

        // 将地图点投影到关键帧中进行匹配和融合；融合策略如下
        // 1.如果地图点能匹配关键帧的特征点，并且该点有对应的地图点，那么选择观测数目多的替换两个地图点
        // 2.如果地图点能匹配关键帧的特征点，并且该点没有对应的地图点，那么为该点添加该投影地图点
        // 注意这个时候对地图点融合的操作是立即生效的
        matcher.Fuse(pKFi,vpMapPointMatches);
    }

    // Search matches by projection from target KFs in current KF
    // Step 4：将两级相邻关键帧地图点分别投影到当前关键帧，寻找匹配点对应的地图点进行融合，称为反向投影融合
    // 用于进行存储要融合的一级邻接和二级邻接关键帧所有MapPoints的集合
    vector<MapPoint*> vpFuseCandidates;
    vpFuseCandidates.reserve(vpTargetKFs.size()*vpMapPointMatches.size());
    
    //  Step 4.1：遍历每一个一级邻接和二级邻接关键帧，收集他们的地图点存储到 vpFuseCandidates
    for(vector<KeyFrame*>::iterator vitKF=vpTargetKFs.begin(), vendKF=vpTargetKFs.end(); vitKF!=vendKF; vitKF++)
    {
        KeyFrame* pKFi = *vitKF;
        vector<MapPoint*> vpMapPointsKFi = pKFi->GetMapPointMatches();

        // 遍历当前一级邻接和二级邻接关键帧中所有的MapPoints,找出需要进行融合的并且加入到集合中
        for(vector<MapPoint*>::iterator vitMP=vpMapPointsKFi.begin(), vendMP=vpMapPointsKFi.end(); vitMP!=vendMP; vitMP++)
        {
            MapPoint* pMP = *vitMP;
            if(!pMP)
                continue;
            
            // 如果地图点是坏点，或者已经加进集合vpFuseCandidates，跳过
            if(pMP->isBad() || pMP->mnFuseCandidateForKF == mpCurrentKeyFrame->mnId)
                continue;

            // 加入集合，并标记已经加入
            pMP->mnFuseCandidateForKF = mpCurrentKeyFrame->mnId;
            vpFuseCandidates.push_back(pMP);
        }
    }
    // Step 4.2：进行地图点投影融合,和正向融合操作是完全相同的
    // 不同的是正向操作是"每个关键帧和当前关键帧的地图点进行融合",而这里的是"当前关键帧和所有邻接关键帧的地图点进行融合"
    matcher.Fuse(mpCurrentKeyFrame,vpFuseCandidates);

    // Update points
    // Step 5：更新当前帧地图点的描述子、深度、平均观测方向等属性
    vpMapPointMatches = mpCurrentKeyFrame->GetMapPointMatches();
    for(size_t i=0, iend=vpMapPointMatches.size(); i<iend; i++)
    {
        MapPoint* pMP=vpMapPointMatches[i];
        if(pMP)
        {
            if(!pMP->isBad())
            {
                // 在所有找到pMP的关键帧中，获得最佳的描述子
                pMP->ComputeDistinctiveDescriptors();

                // 更新平均观测方向和观测距离
                pMP->UpdateNormalAndDepth();
            }
        }
    }

    // Update connections in covisibility graph
    // Step 6：更新当前帧与其它帧的共视连接关系
    mpCurrentKeyFrame->UpdateConnections();
}

4.函数解析

由于我们是在一级及二级共视关键帧上进行地图点融合，我们用nn变量记录要找寻的局部建图线程处理的当前帧mpCurrentKeyFrame的一级共视关键帧的数目nn，对于单目情况要20个邻接关键帧，双目或者RGBD则要10个。

我们将和当前关键帧mpCurrentKeyFrame（如上图KF）的一级共视关键帧的共视程度前nn的一级共视关键帧存储到vpNeighKFs临时变量中。

关键帧的mnFuseTargetForKF属性代表它即将和哪个关键帧进行融合。

        开始对所有候选的一级关键帧vpNeighKFs展开遍历，若没有跟当前帧进行融合操作（避免重复添加），则将该一级共视关键帧加入vpTargetKFs向量并将mnFuseTargetForKF属性设置为mpCurrentKeyFrame的ID。

        以一级相邻关键帧的共视关系最好的5个相邻关键帧作为二级相邻关键帧（上图中绿色的关键帧），判断二级共视关键帧是否已经加入过要融合的关键帧中，将二级共视关键帧加入变量vpTargetKFs中。

现在！变量vpTargetKFs中存储的关键帧是我们当前关键帧mpCurrentKeyFrame的一级和二级共视关键帧（上图红色及绿色帧），即将用于进行融合地图点。

获取当前帧mpCurrentKeyFrame的所有地图点存放在vpMapPointMatches变量中，将当前帧的地图点分别投影到两级相邻关键帧，寻找匹配点对应的地图点进行融合，进行正向投影融合：

ORB-SLAM2 --- ORBmatcher::Fuse函数 --- 局部建图线程调用重载版解析https://blog.csdn.net/qq_41694024/article/details/128561164        遍历每一个一级邻接和二级邻接关键帧，收集他们的地图点存储到 vpFuseCandidates，进行反向投影融合。

对比：

        正向投影融合是融合当前帧mpCurrentKeyFrame的地图点vpMapPointMatches和其一级、二级共视关键帧。

反向投影融合是融合当前帧mpCurrentKeyFrame和其一级、二级共视关键帧的地图点vpFuseCandidates。

最后还是老样子：更新当前帧地图点的描述子、深度、平均观测方向等属性。

对每一个地图点更新它的最佳描述子：

ORB-SLAM2 --- MapPoint::ComputeDistinctiveDescriptors 函数https://blog.csdn.net/qq_41694024/article/details/128515977 更新其平均观测方向与距离。

        更新当前帧与其它帧的共视连接关系。

ORB-SLAM2 --- KeyFrame::AddConnection函数解析https://blog.csdn.net/qq_41694024/article/details/128537286