这部分主要是处理每个新的关键帧，加入局部地图，该关键帧里面的合适的关键点要变成地图点。
主要的步骤：论文里面说的非常清楚，代码也是跟着论文的策略。见下图：
这图十分简洁清楚的将各个部分的具体步骤说的很清楚。
LOCAL MAPPING 的具体操作：
a：新来的关键帧插入到局部地图。( 对应论文的第VI部分的 A ),代码的顺序跟论文写的有点小不一样。
void LocalMapping::ProcessNewKeyFrame()
第一步，从mlNewKeyFrame（待插入的关键帧）中，找出最前面的那一关键帧做为当前帧，并计算该关键帧的BoW，后面三角化的时候有用。第二步：将地图点和新的关键帧结合起来，（因为在跟踪的时候我们只是利用关键点的匹配关系进行位姿计算，这里就是找出该关键帧对应的地图点）跟新该帧的normal 和描述子。第三步：更新连接关系。使用UpdateConnections，这个函数就是跟新covisiblility graph ，和spanning tree。关键帧插入地图。
b.地图点的去除策略
void LocalMapping::MapPointCulling()
每个地图点要被保留，在该地图点被创建后的三个关键帧里必须要经过严格的测试，这样保证其能被正确的跟踪和三角化。
第一：该地图点不能是坏点。第二：该地图点在它预测能被找到关键帧们里面，至少发现了25%的这样的关键帧。第三：在该地图点被创造后，已经有一个关键帧通过的话，那么该点至少在3个关键帧里面被看到了。一旦这个关键点被创建了的话，只有这个点被少于3个关键帧看到的话才这个地图点才能被删除。（论文讲的很清楚）
c.创建新的地图点（这里才三角化地图点）
void LocalMapping::CreateNewMapPoints()
第一步:找出与当前帧有共视关系的20个关键帧。将这些关键帧与当前帧进行一个个的三角化搜索，找的要被三角化的点。第三步：通过各种条件判断是不是要三角化这些地图点。
跟论文里面提到的一样。1，三角化的地图点在两帧都有正深度。2，视差，在每个帧的投影误差，尺度一致性都有被检测。
d.Local Bundle Adjustment
Optimizer::LocalBundleAdjustment(mpCurrentKeyFrame,&mbAbortBA, mpMap);
这里优化的是当前帧，以及与当前帧在covisibility graph里面有连接关系的那些关键帧的位姿，以及这些帧看到的地图点。
f.去除冗余的关键帧
void LocalMapping::KeyFrameCulling()
这个函数在论文里面也讲的很清楚。如果一个关键帧的90%的地图点，在其他至少三个关键帧里面都被看到过了，那么这个关键帧就可以删除了。
void LocalMapping::SearchInNeighbors()
这个函数是找当前帧有很多匹配的
最后还有一个函数
void LocalMapping::SearchInNeighbors()
这个函数是在当前帧cur，和与当前帧有联系的很多关键帧keyfs里面，继续寻找很多匹配。投影地图点，在当前帧curr和keyfs找跟多的匹配。