RANSAC点云配准算法

RANSAC点云配准算法是一种迭代算法，用于从一组含有“外点”（outliers）的数据中正确估计数学模型参数。在点云配准中，RANSAC算法可以用来估计两个点云之间的变换矩阵，以实现点云的对齐。该算法的基本思想是随机选择一组数据点，然后根据这些数据点估计模型参数，接着计算所有数据点到该模型的距离，并将距离小于一定阈值的数据点视为内点（inliers），其余数据点视为外点（outliers）。如果内点的数量达到一定的阈值，则认为该模型是可靠的，并使用所有内点重新估计模型参数。如果内点数量不足，则重新随机选择一组数据点，并重复上述过程。该算法的迭代次数和内点数量的阈值可以根据具体应用场景进行调整。RANSAC点云配准算法在三维重建、SLAM等领域有广泛应用。