ORB_SLAM2源码阅读记录（2）：主线程Tracking

接着上一次阅读的完成单目初始化，继续阅读Tracking主线程，单目初始化完成后，开始进行帧跟踪，分为三个小步骤，如论文中的系统框架所示，（1）初始位姿估计；（2）跟踪局部地图；（3）跟踪良好，检查是否插入新的关键帧，及生成关键帧。

1.初始位姿估计

初始位姿估计又分为SLAM模式和定位模式两种，在显示地图界面可以勾选是否是只进行定位（仅跟踪，局部建图LocalMapping线程和回环LoopClosing线程就会关闭），SLAM模式是完整的，程序默认情况下是这种模式，这里也只看这种模式对应的代码。

跟踪成功的话 bOK

CheckReplacedInLastFrame(); 检查并替换上一帧中被跟踪的局部地图点，局部建图可能更改了上一帧中被跟踪的某些地图点，将上一帧跟踪的地图点依次遍历，判断是否存在更改，如果存在更新/更改，则更新上一帧跟踪的地图点。

恒速模型跟踪失败的时候，利用参考关键帧来计算当前帧的位姿

TrackReferenceKeyFrame()函数 （1）当前帧可以通过ComputeBoW计算其对应的词袋向量； （2）找匹配，当前帧与参考关键帧； （3）上一帧位姿设为当前帧位姿，根据匹配的点，当前帧位姿，优化当前帧的位姿； （4）删除异常匹配的地图点，匹配的地图点大于10返回true。

TrackWithMotionModel()函数 （1）根据参考关键帧更新上一帧位姿； （2）将上一帧位姿，再乘上速度，设为当前帧的位姿，搜索当前帧与上一帧之间的匹配点，并利用所有匹配优化当前帧位姿； （3）删除异常匹配的地图点，匹配的地图点大于10返回true； TrackWithMotionModel()函数内部调用UpdateLastFrame()函数，其实也是根据参考关键帧更新上一帧位姿。

2. 跟踪局部地图

（1）更新局部地图，包括局部关键帧和局部地图点，找出的但还没有与当前帧有匹配的那些地图点投到当前帧，进行匹配操作。当最匹配的点的距离小于次最佳点的距离时，认为匹配成功；

（2）优化位姿，在有了更多匹配后，再一次优化当前帧位姿，BA最小化重投影误差；

（3）判断这次追踪局部地图是否成功；

最终目的：也是进一步优化相机位姿。

3. 跟踪良好，检查是否插入新的关键帧，及生成关键帧。

NeedNewKeyFrame函数，检查是否插入新的关键帧，插入关键帧的条件：

（1）很长时间没有插入关键帧；

（2）局部地图空闲；

（3）跟踪很弱；

满足以上三种之一，同时，与参考关键帧相比，跟踪的点很少。

如果NeedNewKeyFrame函数返回true，则需要生成关键帧，CreateNewKeyFrame函数，生成关键帧，把当前关键帧设为参考关键帧，同时把当前关键帧设为当前帧的参考帧。将当前关键帧插入关键帧列表中mlNewKeyFrames。