pcl RANSAC

### PCL中RANSAC算法进行点云处理的方法

#### 使用方法概述
在PCL库中，`pcl::SACSegmentation` 类封装了基于样本一致性模型(Sample Consensus Model, SACM)的分割功能，其中就包含了RANSAC算法。通过设置不同的参数可以调整该算法的行为来适应特定的应用场景[^1]。

#### 示例代码展示
下面是一段利用PCL库中的RANSAC算法对输入点云数据进行平面检测并去除地面部分的例子：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>

int main(int argc, char** argv){
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    
    // 加载PCD文件至cloud变量
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("test_pcd.pcd", *cloud) == -1){
        PCL_ERROR ("Couldn't read file test_pcd.pcd \n");
        return (-1);
    }

    pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());
    pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices());

    // 创建分隔对象，并设定最大迭代次数以及距离阈值
    pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
    seg.setOptimizeCoefficients(true);
    seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);       // 设置模型类型为平面
    seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);          // 设定抽样一致性的方法为RANSAC
    seg.setMaxIterations(1000);                   // 最大迭代数设为1000次
    seg.setDistanceThreshold(0.01);               // 距离阈值设为0.01米
    
    // 执行分割操作
    seg.setInputCloud(cloud);
    seg.segment(*inliers,*coefficients);

    if(inliers->indices.size()<=0){
        std::cout << "Could not estimate a planar model for the given dataset."<<std::endl;
    }
}

此程序读取了一个`.pcd`格式的点云文件作为输入源，接着定义了一个用于存储内点索引(`inliers`)的对象和另一个保存最佳拟合平面系数(`coefficients`)的对象。之后配置了`sac_segmentation`实例的相关属性，比如优化标志位、模型种类（这里选择了平面）、采样一致性策略（即采用RANSAC），还有其他一些控制精度与效率的关键参数。最后调用了`seg.segment()`函数完成实际的数据处理工作[^2]。