pcl RANSAC算法

RANSAC（RANdom SAmple Consensus）是一种经典的模型参数估计方法，主要用于处理包含噪声和异常值的数据集。在计算机视觉、机器人学和三维重建等领域中广泛应用。

PCL（Point Cloud Library）是一个用于点云处理的开源库。其中，PCL中的RANSAC算法被广泛应用于模型拟合和点云配准等领域。

PCL中的RANSAC算法本质上是一个迭代的过程，其主要步骤如下：

1. 随机从数据集中选择一组样本，用这些样本拟合一个模型；
2. 对于数据集中的每个点，计算该点到拟合模型的距离，并将距离小于给定阈值的点视为内点；
3. 如果当前内点数目大于之前的最大内点数目，更新最大内点数目和对应的模型参数；
4. 重复以上过程，直到达到预定的迭代次数或者找到了足够的内点。

在PCL中，RANSAC算法被广泛应用于平面拟合、圆柱拟合、球拟合、直线拟合等问题中。