ransac算法拟合地面的预设阈值和，运算时间一般是多少

RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种用于估计数学模型参数的迭代方法，常用于拟合数据中包含异常值（outliers）的情况。在建立地面模型时，RANSAC算法可以去除地面以外的点，仅保留地面上的点，从而拟合出地面模型。

预设的阈值是指判断一个点是否为地面点的阈值。在RANSAC算法中，每次迭代都会随机选择一些点进行模型拟合，并计算所有点到该模型的距离。如果某个点到模型的距离小于预设的阈值，则认为该点为地面点，反之则认为该点为离群点（outlier）。通过多次迭代，可以得到最终的地面模型。

RANSAC算法的运算时间取决于数据集的大小和预设的阈值。通常情况下，RANSAC算法的运行时间较快，可以在几毫秒到几秒内完成。但是，在处理大规模数据集时，运行时间可能会变长。此外，预设的阈值也会影响运行时间，较小的阈值会导致更多的点被识别为地面点，从而增加计算量。