ORB SLAM2中的mlNewKeyFrames用法

最新推荐文章于 2025-01-13 07:47:25 发布

天际的鸟

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分类专栏： ORB SLAM2

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本文详细解析了ORB-SLAM视觉里程计系统中关键帧的管理过程，包括关键帧的创建、存储及处理。关键帧首先被插入到LocalMapping类的mlNewKeyFrames链表中暂存，随后在LocalMapping线程中被逐个取出并进一步处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在orbslam文件LocalMapping.h的LocalMapping类中，有这样一个list类型的成员函数，它的作用是存放还未处理的关键帧,也就是说它是一个临时存放关键帧的地方。

 std::list<KeyFrame*> mlNewKeyFrames;

1. 第一步.关键帧的插入（list的输入）

初始化后的mlNewKeyFrames应该是空的，
首先是在

SLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);

中通过SLAM的成员变量
Tracking* mpTracker;
调用了属于Tracking类的函数
GrabImageRGBD（）;
又在这个函数中调用了同属于一个Tracking类的
Track();
在这个函数里会判断当前帧是否加入关键帧，每次图像都会进入SLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);每次都会判断是否加入关键帧，如果需要加入关键帧，就调用函数
void Tracking::CreateNewKeyFrame();
使用LocalMapping* mpTracker的mpLocalMapper变量调用属于类LocalMapping的函数
mpLocalMapper->InsertKeyFrame(pKF);
把关键帧存入
mlNewKeyFrames.push_back(pKF);
这样关键帧就存放到了链表mlNewKeyFrames中

2.关键帧的处理(list的传出和判断)
在线程 LOCAL MAPPING中，回调函数是LocalMapping::Run();在执行这个函数时，如果检查到mlNewKeyFrames是非空的说明有关键帧等待处理，那么执行函数ProcessNewKeyFrame()，具体内容如下

mpCurrentKeyFrame = mlNewKeyFrames.front();
mlNewKeyFrames.pop_front();

把第一个元素(也就是最先检测到的未处理的关键帧)赋值给mpCurrentKeyFrame,然后删除掉

就这样，当mlNewKeyFrames里面有元素时，说明有选择进来的关键帧等待系统处理，当它为空即mlNewKeyFrames.empty()为真，说明没有关键帧等待处理