1. 本选题研究的目的及意义
平面拟合是计算机视觉、三维重建、机器人导航等领域中的一项基础性任务，其目标是从散乱点云数据中提取出最佳拟合平面的参数。
在实际应用中，由于数据采集设备、环境噪声等因素的影响，点云数据中往往包含大量的噪声和离群点，这对传统的平面拟合算法提出了严峻挑战。
因此，研究抗噪声鲁棒性强、精度高的平面拟合算法具有重要的理论意义和应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
平面拟合作为计算机视觉和计算几何中的基本问题，多年来一直受到广泛关注和研究。
国内学者在平面拟合方面取得了一系列成果，特别是在RANSAC算法的改进和应用方面。
例如，XXX等人提出了一种基于自适应阈值的RANSAC算法，通过动态调整阈值来提高算法的鲁棒性；YYY等人将RANSAC算法与其他算法结合，例如Hough变换、最小二乘法等，以提高算法的效率和精度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括：1.研究RANSAC算法的基本原理、优缺点以及改进方向，并探讨稳健估计方法的基本概念和主要类型。
2.研究M估计方法的基本原理和实现方法，并将其引入到RANSAC算法中，设计一种基于M估计的RANSAC算法改进策略，以提高算法的鲁棒性。
3.将改进的RANSAC算法应用于平面拟合问题，设计相应的算法流程，并通过实验验证算法的有效性和优越性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法。
1.首先，进行文献调研，深入了解平面拟合算法、RANSAC算法、稳健估计方法的研究现状，为研究方案的设计提供理论基础。
2.然后，对RANSAC算法进行深入分析，研究其基本原理、优缺点以及改进方向，并重点关注其在处理含噪声和离群点数据时的不足。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于M估计的RANSAC算法改进策略:将M估计方法引入到RANSAC算法中，通过迭代地调整样本权重，降低离群点对模型估计的影响，提高算法的鲁棒性。
2.设计一种基于改进RANSAC算法的平面拟合方法:将改进后的RANSAC算法应用于平面拟合问题，并针对平面拟合的特点对算法进行优化，以提高算法的效率和精度。
3.构建完善的实验数据集并进行对比分析:构建包含不同噪声水平、不同离群点比例的模拟数据集，并采集真实场景下的点云数据，用于测试和验证算法的性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李颖,王文成,刘晓丽,等.基于改进RANSAC的空间平面拟合算法[J].计算机工程与应用,2022,58(22):252-260.
2.王浩,田国会,姜浩,等.基于改进RANSAC的LiDAR点云地面点滤波算法[J].测绘科学,2022,47(08):85-93 102.
3.毛乐,王坚,王文.基于密度聚类和改进RANSAC的激光雷达点云道路提取方法[J].中国激光,2022,49(18):1808004.
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