PCL点云参数估计算法之RANSAC和LMEDS
RANSAC算法
RANSAC算法的输入是一组观测数据（往往含有较大的噪声或无效点），一个用于解释观测数据的参数化模型以及一些可信的参数。RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证：
- 有一个模型适应于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。
- 用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。
- 如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。
- 然后，用所有假设的局内点去重新估计模型（譬如使用最小二乘法），因为它仅仅被初始的假设局内点估计过。
- 最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型
上述过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为比现有的模型更好而被选用。上述过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为比现有的模型更好而被选用。
RANSAC算法经过多次迭代计算，可以找到全局最优解。
LMEDS
LMedS的做法很简单，就是从样本中随机抽出N个样本子集，使用最大似然（通常是最小二乘）对每个子集计算模型参数和该模型的偏差，记录该模型参数及子集中所有样本中偏差居中的那个样本的偏差（即Med偏差，这是一个子集中的某个样本和估计模型参数之间的误差，这个误差值是一个子集中所有样本的误差的中值），最后选取N个样本子集中Med偏差最小的所对应的模型参数作为我们要估计的模型参数。
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