基于RANSAC和TLS的点云平面拟合

发布时间：2018-06-01 09:10

  本文选题：点云数据 + 平面拟合　； 参考：《计算机工程与设计》2017年01期

【摘要】：针对点云平面拟合过程中出现的异常值及误差的问题,提出一种将随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法与整体最小二乘法(total least squares,TLS)相结合的点云平面拟合方法。利用随机采样一致算法剔除异常值,利用整体最小二乘法对剩余有效点进行平面拟合,计算模型参数。实验结果表明,该方法与传统的特征值法、最小二乘法相比,能提高参数的估算精度,更适合对含有不同异常值及误差的点云数据进行拟合,是一种稳健的平面拟合方法。
[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.
【作者单位】： 中北大学计算机与控制工程学院;
【基金】：国家科技支撑计划基金项目(2013BAH45F02) 国家自然科学基金项目(61379080)
【分类号】：TP301.6

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本文编号：1963650