【摘 要】
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针对点云数据拟合过程中出现噪声点和离群点影响拟合效果的问题,利用最小二乘法(LS)、加权最小二乘法(WLS)和随机抽样一致性算法(RANSAC)基于点云数据进行平面拟合。利用上述
【机 构】
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安徽建筑大学机械与电气工程学院,安徽省工程机械智能制造重点实验室,过程装备与控制工程四川省高校重点实验室
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划项目(1804a09020009),过程装备与控制工程四川省高校重点实验室开放基金(GK201819),安徽建筑大学引进人才及博士启动基金项目(2018QD38)
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针对点云数据拟合过程中出现噪声点和离群点影响拟合效果的问题,利用最小二乘法(LS)、加权最小二乘法(WLS)和随机抽样一致性算法(RANSAC)基于点云数据进行平面拟合。利用上述三种方法分别对含有离群点、噪声点和两者都有的平面仿真点云数据和实测的斜垫铁倾斜面点云数据,分别进行平面拟合仿真实验和实测实验来验证算法效果。实验结果表明利用随机抽样一致性算法在上述实验条件下,能够消除噪声点、离群点的影响,可以获得准确的参数解,拟合的平面精度最高,加权最小二乘法拟合平面精度次之,最小二乘法精度最差。
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