摘要
圆柱拟合是计算机视觉、逆向工程、机器人等领域中一项基础且关键的任务，其目标是从噪声点云数据中精确、鲁棒地提取出圆柱体的参数。
传统的圆柱拟合方法如最小二乘法在处理含有噪声和离群点的数据时表现不佳。
为了解决这个问题，近年来兴起了许多基于随机抽样一致性(RANSAC)算法的圆柱拟合方法。
RANSAC算法通过迭代地选择样本数据子集并评估模型拟合度，能够有效地处理噪声和离群点的影响，在圆柱拟合中展现出良好的性能。
本文首先介绍了圆柱拟合和随机抽样一致性算法的基本概念，然后重点综述了近年来基于RANSAC的圆柱拟合算法的研究进展，包括改进的RANSAC算法以及与其他算法的结合。
最后，本文对圆柱拟合技术未来的发展方向进行了展望。
关键词：圆柱拟合；随机抽样一致性算法；点云处理；参数估计；鲁棒性
#1.1圆柱拟合
圆柱拟合是指从给定的一组三维点云数据中，找到最符合这些数据点的圆柱体模型，并确定该圆柱体的参数，包括圆柱体的半径、轴线方向以及轴线上一点的坐标。
圆柱拟合是计算机视觉、逆向工程、机器人等领域中一项基础且关键的任务，在工业检测、物体识别、三维建模等方面都有着广泛的应用。
#1.2随机抽样一致性算法(RANSAC)
随机抽样一致性算法(RandomSampleConsensus,RANSAC)是一种迭代式的模型拟合方法，其核心思想是从数据集中随机抽取样本子集，用于估计模型参数，并根据拟合误差将数据分为内点和离群点。
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