RANSAC法を利用してKinect深度データから平面除去 - 明日とロボット復習 kinectと最近傍法で物体認識、kinectとk近傍法で物体認識で作ったプログラムは、指定した範囲内の深度データからオブジェクト情報を学習した。 問題点は、机などの関係のないデータも一緒に学習するため、例えば、テーブルに置かれた時計と、壁にかけられた同じ時計を違う物と見なす。 それを解決する一歩として、RANSAC(RANdom SAmple Consensus)アルゴリズムを用いて平面を除去する。 RANSACアルゴリズム ノイズの多いサンプルから2次元ならば最もらしい直線の相関を見いだす。 指定された回数の繰り返しで サンプルの中から適当な2点を選ぶ。 その二点が結ぶ線上付近にある（誤差の許容量を指定）他の点の数を数える。 その含まれる点の数が今までで最大ならば、最大の線の含む点のセットを更新 これによって、最もらしい線を求める。 今回のように3次元の場合には、2点を3点にし、
