SLAM面试题:使用RANSAC拟合直线

本文介绍了如何使用RANSAC算法在SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)问题中拟合直线。首先,定义点和线的数据结构,然后随机选取两点拟合直线,并计算所有点到直线的距离。如果满足设定的阈值条件,即内点数量超过一定比例,则返回该直线参数。否则,继续遍历直至找到最佳拟合直线。

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题目:

使用RANSAC算法拟合一条直线

解题思路:

  1. 分别定义点和线的struct
  2. 先在点的集合里面随机取两个之前没有选取过的点,拟合一条直线
  3. 计算点集中所有点到这条直线的距离,计算inliner的数量
  4. 如果inliner的数量大于某个阈值则直接退出,返回这个参数
  5. 如果遍历结束,则返回inliner最多的那个直线
// RANSAC 拟合直线
#include <iostream>
#include <vector>
滤波SLAM常问的面试题通常包括以下几个方面: 1. 请解释下SLAM的概念和组成部分。 SLAM即实时定位建图,由前端(视觉里程计)、后端(位姿优化)、闭环检测、建图组成。其中,前端负责提取相机图像中的特征点或稠密点,并估计相机的运动;后端则负责对前端估计得到的位姿进行优化;闭环检测用于检测已经访问过的位置,从而解决误差累积问题;建图则是将观测到的特征点或稠密点组成地图。 2. 如何对匹配好的点做进一步的处理,以更好地保证匹配效果或滤除外点?对于匹配好的点,可以使用一些滤波方法对其进行处理。常用的方法包括RANSAC(随机采样一致性算法)和基于优化的方法RANSAC可以通过随机采样和模型假设来剔除外点,从而得到更好的匹配效果。而基于优化的方法则可以通过最小化重投影误差或其他代价函数来优化匹配结果。 以上是滤波SLAM常见的面试题及回答。希望对你有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [视觉SLAM常见面试题 (下)](https://blog.youkuaiyun.com/hltt3838/article/details/106582676)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [SLAM常见面试题集锦](https://blog.youkuaiyun.com/YunLaowang/article/details/101750922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [SLAM算法面试常见问题总结](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42947653/article/details/102643106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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