摘要
平面拟合是计算机视觉、三维重建、目标识别等领域中的基础问题，其目标是从包含噪声、异常值的数据点集中拟合出最佳平面模型。
随机抽样一致性算法(RANSAC)作为一种经典的鲁棒估计方法，被广泛应用于平面拟合问题。
然而，传统的RANSAC算法在处理高外点率、数据量大以及噪声分布复杂的情况时存在效率低、精度不足等问题。
为了克服这些问题，近年来涌现出大量改进的RANSAC算法。
本文首先介绍平面拟合和RANSAC算法的相关概念，然后对改进RANSAC算法的平面拟合方法进行综述，并分析其优缺点，最后对未来研究方向进行展望。
关键词：平面拟合；RANSAC算法；鲁棒估计；异常值
平面拟合是指从一组三维数据点中估计出一个最佳拟合平面的过程，它是计算机视觉、三维重建、机器人导航等领域的基础问题之一。
在实际应用中，由于数据采集设备、环境噪声等因素的影响，获取的数据往往包含大量的噪声和异常值（也称为外点）。
这些噪声和异常值会严重影响平面拟合的精度和鲁棒性。
RANSAC（随机抽样一致性）算法是一种迭代式的参数估计方法，其基本思想是：从数据集中随机选取一部分样本，估计模型参数，然后用剩余样本检验模型的有效性，最终选择获得最多内点支持的模型作为最佳模型。
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