以下是支持的模块及其描述：
支持的模块
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SACMODEL_PLANE 用于确定平面模型。平面的四个系数由其 Hessian 法线形式表示：
[normal_x normal_y normal_z d] -
SACMODEL_LINE 用于确定直线模型。直线的六个系数由直线上的一个点和直线的方向表示：
[point_on_line.x point_on_line.y point_on_line.z line_direction.x line_direction.y line_direction.z] -
SACMODEL_CIRCLE2D 用于确定平面中的 2D 圆。圆的三个系数由其中心和半径表示：
[center.x center.y radius] -
SACMODEL_CIRCLE3D 用于确定平面中的 3D 圆。圆的七个系数由其中心、半径和法线表示：
[center.x, center.y, center.z, radius, normal.x, normal.y, normal.z] -
SACMODEL_SPHERE 用于确定球体模型。球体的四个系数由其 3D 中心和半径表示：
[center.x center.y center.z radius] -
SACMODEL_CYLINDER 用于确定圆柱模型。圆柱的七个系数由其轴上的一个点、轴方向和半径表示：
[point_on_axis.x point_on_axis.y point_on_axis.z axis_direction.x axis_direction.y axis_direction.z radius] -
SACMODEL_CONE 用于确定圆锥模型。圆锥的七个系数由其顶点、轴方向和开口角度表示：
[apex.x, apex.y, apex.z, axis_direction.x, axis_direction.y, axis_direction.z, opening_angle] -
SACMODEL_TORUS 用于确定圆环模型。圆环的八个系数由其内半径、外半径、中心点和圆环轴表示。
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SACMODEL_PARALLEL_LINE 用于确定与给定轴平行的直线模型，允许在最大指定角度偏差内。直线系数与
SACMODEL_LINE类似。 -
SACMODEL_PERPENDICULAR_PLANE 用于确定与用户指定轴垂直的平面模型，允许在最大指定角度偏差内。平面系数与
SACMODEL_PLANE类似。 -
SACMODEL_PARALLEL_LINES 尚未实现。
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SACMODEL_NORMAL_PLANE 用于确定平面模型，并附加约束：每个内点的表面法线必须与输出平面的表面法线平行，允许在最大指定角度偏差内。平面系数与
SACMODEL_PLANE类似。 -
SACMODEL_NORMAL_SPHERE 类似于
SACMODEL_SPHERE，但附加了表面法线约束。 -
SACMODEL_PARALLEL_PLANE 用于确定与用户指定轴平行的平面模型，允许在最大指定角度偏差内。平面系数与
SACMODEL_PLANE类似。 -
SACMODEL_NORMAL_PARALLEL_PLANE 定义了一个用于 3D 平面分割的模型，使用附加的表面法线约束。平面法线必须与用户指定的轴平行。因此，
SACMODEL_NORMAL_PARALLEL_PLANE等同于SACMODEL_NORMAL_PLANE+SACMODEL_PERPENDICULAR_PLANE。平面系数与SACMODEL_PLANE类似。 -
SACMODEL_STICK 用于 3D 棒状物分割的模型。棒状物是具有用户给定最小/最大宽度的直线。
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SACMODEL_ELLIPSE3D 用于确定平面中的 3D 椭圆。椭圆的十一个系数由其中心、半轴和法线表示：
[center.x, center.y, center.z, semi_axis.u, semi_axis.v, normal.x, normal.y, normal.z, u.x, u.y, u.z]
支持的鲁棒样本一致性估计器
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SAC_RANSAC RANdom SAmple Consensus（随机采样一致性）。
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SAC_LMEDS Least Median of Squares（最小中值平方）。
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SAC_MSAC M-Estimator SAmple Consensus（M估计采样一致性）。
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SAC_RRANSAC Randomized RANSAC（随机化 RANSAC）。
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SAC_RMSAC Randomized MSAC（随机化 MSAC）。
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SAC_MLESAC Maximum LikeLihood Estimation SAmple Consensus（最大似然估计采样一致性）。
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SAC_PROSAC PROgressive SAmple Consensus（渐进采样一致性）。
默认建议
如果您对上述大多数估计器及其操作方式不熟悉，建议使用 RANSAC 来测试您的假设。
总结
pcl_sample_consensus 模块支持多种几何模型和鲁棒估计器，能够从点云数据中提取平面、直线、圆、球体、圆柱、圆锥等几何形状，并处理噪声和异常值。通过选择合适的模型和估计器，可以满足不同的应用需求。
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