本文選題：點(diǎn)云數(shù)據(jù) + 平面擬合��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2017年01期

【摘要】：針對點(diǎn)云平面擬合過程中出現(xiàn)的異常值及誤差的問題,提出一種將隨機(jī)采樣一致(random sample consensus,RANSAC)算法與整體最小二乘法(total least squares,TLS)相結(jié)合的點(diǎn)云平面擬合方法。利用隨機(jī)采樣一致算法剔除異常值,利用整體最小二乘法對剩余有效點(diǎn)進(jìn)行平面擬合,計(jì)算模型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法與傳統(tǒng)的特征值法、最小二乘法相比,能提高參數(shù)的估算精度,更適合對含有不同異常值及誤差的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,是一種穩(wěn)健的平面擬合方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of outliers and errors in point cloud plane fitting, a point cloud plane fitting method is proposed, which combines random sample consensus algorithm with global least square method total least squareso TLSs. The random sampling consistent algorithm is used to eliminate the outliers and the global least square method is used to fit the residual effective points and calculate the model parameters. The experimental results show that compared with the traditional eigenvalue method and least square method, this method can improve the accuracy of parameter estimation, and is more suitable for fitting point cloud data with different outliers and errors. It is a robust plane fitting method.
【作者單位】： 中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃基金項(xiàng)目(2013BAH45F02) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61379080)
【分類號】：TP301.6

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本文編號：1963650