现在有一架飞机，已知飞机的外轮廓坐标，外轮廓坐标存在一定误差，用python使用四种方法求该飞机的中心

可以使用以下四种方法求解飞机的中心：

1. 最小二乘法（Least Squares Method）

最小二乘法可以通过拟合平面来求解飞机的中心。首先需要对飞机的外轮廓进行采样，得到一组离散点坐标。然后，通过最小二乘法拟合出这些点所在的平面，平面的法向量即为飞机的朝向，平面的重心即为飞机的中心坐标。

2. 包围盒法（Bounding Box Method）

包围盒法是将飞机外轮廓的所有点都包含在一个矩形或立方体中，通过该矩形或立方体的中心点作为飞机的中心。实现过程中，可以使用Python的scipy库中的ConvexHull函数来计算外轮廓的凸包，然后得到矩形或立方体。

3. 重心法（Centroid Method）

重心法是通过飞机外轮廓的所有点的重心来计算飞机的中心。重心的计算方法为将所有点的坐标加权求和，权重为各点面积或体积。重心的坐标为各点坐标加权平均值。

4. 最小二乘圆法（Least Squares Circle Method）

最小二乘圆法是通过飞机外轮廓的所有点来拟合一个圆，圆心即为飞机的中心。实现过程中，可以使用Python的scipy库中的optimize.curve_fit函数来拟合圆形，并得到圆心坐标。

以上四种方法均可用Python实现，具体实现细节会根据不同方法的特点而有所不同。