一种改进的 RA NSAC 算法提取多模型圆弧特征点云

针对传统RANSAC算法迭代次数无上限及只能识别单个模型的局限，提出一种适用于扫描线式点云数据改进的RANSAC算法。对三维激光点云数据进行二维化处理，在RANSAC算法的基础上对局外点进行预剔除，计算过程中对迭代次数进行自适应调整，采用分次识别法实现多模型圆弧点云的提取。实例证明，文中算法能够有效地提取同一场景中的多模型圆弧点云，较传统算法具有明显优势。