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🔥 内容介绍
一、引言：直线拟合的技术痛点与核心需求
直线拟合是数据分析、计算机视觉、测量测绘等领域的基础任务，旨在从离散数据点中提取最优直线模型。传统直线拟合算法（如最小二乘法 LS）基于 “数据无外点” 假设，在实际场景中面临严峻挑战：
外点干扰：实际数据常包含外点（如测量误差、噪声污染、异常数据），外点占比可能达 10%~40%，传统 LS 对之都极为敏感，少量外点即可导致拟合结果严重偏离真实直线；
噪声鲁棒性：数据采集过程中的随机噪声会破坏数据点的线性分布，LS 仅最小化平方误差，未考虑噪声的统计特性，拟合精度有限；
实时性要求：工业检测、机器人定位等场景需快速处理大量数据（如每秒数千个数据点），要求算法计算复杂度低、响应速度快；
参数自适应：不同场景下外点占比、噪声强度差异较大，人工调整阈值的传统方法灵活性差，难以适配复杂环境。
RANSAC 算法作为一种鲁棒参数估计算法，通过 “随机采样 + 一致性验证” 的核心逻辑，有效分离内点与外点，在含外点、强噪声数据中仍能稳定拟合出最优直线。其核心优势在于：
抗外点能力强：可处理外点占比≤50% 的数据；
无需先验信息：无需预先知道外点比例或噪声分布；
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
%angle
if angle > pi
angle = angle - 2*pi;
else if angle < -pi
angle = angle + 2*pi;
end
%angle
end
🔗 参考文献
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