RANSAC算法

RANSAC简介

RANSAC(RAndom SAmple Consensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法。

“外点”一般指的的数据中的噪声，比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群点。所以，RANSAC也是一种“外点”检测算法。RANSAC算法是一种不确定算法，它只能在一种概率下产生结果，并且这个概率会随着迭代次数的增加而加大。

1. “内群”(inlier, 即正常数据)数据可以通过几组模型的参数来叙述其分布，而“离群”(outlier,似乎译为外点群更加妥当，异常数据)数据则是不适合模型化的数据。
2. 数据会受噪声影响，噪声指的是离群，例如从极端的噪声或错误解释有关数据的测量或不正确的假设。
3. RANSAC假定，给定一组（通常很小）的内点群，存在一个程序，这个程序可以估算最佳解释或最适用于这一数据模型的参数。

算法基本思想和流程

RANSAC是通过反复选择数据集去估计出模型，一直迭代到估计出认为比较好的模型。
具体的实现步骤可以分为以下几步：

1. 选择出可以估计出模型的最小数据集；(对于直线拟合来说就是2个点，对于平面拟合就是3个点)
2. 使用这个数据集来计算出数据模型；
3. 将所有数据带入这个模型，计算出“内点”的数目；(累加在一定误差范围内的适合当前迭代推出模型的数据)
4. 比较当前模型和之前推出的最好的模型的“内点“的数量，记录最大“内点”数的模型参数和“内点”数；
5. 重复1-4步，直到迭代结束或者当前模型已经足够好了(“内点数目大于一定数量”)。

RANSAC筛除地面点云

#include 
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int main()
{
    // 读取点云数据
    pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);
    pcl::io::loadPCDFile("input_cloud.pcd", *cloud);

    // 创建地面分割对象
    pcl::SACSegmentation seg;
    pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
    pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);

    // 设置地面分割参数
    seg.setOptimizeCoefficients(true);
    seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
    seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
    seg.setMaxIterations(1000);
    seg.setDistanceThreshold(0.01);

    // 执行地面分割
    seg.setInputCloud(cloud);
    seg.segment(*inliers, *coefficients);

    // 创建提取器对象
    pcl::ExtractIndices extract;
    pcl::PointCloud::Ptr ground_cloud(new pcl::PointCloud);

    // 提取地面点云
    extract.setInputCloud(cloud);
    extract.setIndices(inliers);
    extract.setNegative(false);
    extract.filter(*ground_cloud);

    // 提取非地面点云
    pcl::PointCloud::Ptr non_ground_cloud(new pcl::PointCloud);
    extract.setNegative(true);
    extract.filter(*non_ground_cloud);

    // 保存结果
    pcl::io::savePCDFile("ground_cloud.pcd", *ground_cloud);
    pcl::io::savePCDFile("non_ground_cloud.pcd", *non_ground_cloud);

    std::cout << "地面点云保存成功！" << std::endl;

    return 0;
}