【PCL 滤波】模型滤波器

一、算法原理         

        模型滤波方法的核心在于建立数学模型，通过分析点云的几何特征进行估计。该方法通过计算每个数据点与模型的匹配度，剔除噪声、异常点及不匹配点。常用的数学模型包括平面、球面和圆柱体等几何模型。

主要步骤：

1. 构建几何模型：提取点云中的几何特征并构建一个几何模型。常用的模型包括平面、圆柱体、球面等。

2. 拟合模型：对点云数据进行模型拟合，计算模型参数。

3. 计算模型与点的误差：计算点云中的每个点与模型之间的距离（误差），如果点云的误差超过阈值，认为该点为噪声点。

4. 去除噪声：基于模型与点的误差信息，去除不符合模型的点，保留与模型匹配较好的点。

二、底层细节

        根据模型类型初始化模型：

// Build the model switch (model_type) { case SACMODEL_PLANE: { PCL_DEBUG ("[pcl::%s::initSACModel] Using