qq_42880092的博客

对于点比较聚集，大部分在拟合的目标曲线周边的点，像下面这种，最小二乘法是比较适合的，但是一旦有一些离散点，哪怕数量很少，都会造成拟合变形。而RANSAC拟合直线时，可以忽略离群点的影响，不会被离群点带偏，更适合带噪点的点云的拟合。

对于单线激光雷达生成的2D点云数据的处理，使用PCLCSharp是个比较折中的路线。PCL环境配置就是个麻烦的事情。而配置之间的关联又是一个大坑，如果使用的是C++语言开发，那没什么说的，就选PCL ,用C++/CLI绝对是个大坑。但它主要处理的是3D点云，而使用其他C#的点云处理库。AI推荐的一堆都不太适合，但对于用C#语言开发来说。要使用PCL，就比较麻烦。频繁报错，无法定位原因，故障大部分和配置有关，但网上的资料比较少，但它是C++语言的，又是一个头疼的问题，几乎是个必然的选择。