Abstract

A novel plane estimation algorithm from 3D range data is presented. The proposed solution is based on the minimization of a nonlinear prediction error cost function inspired by the mathematical definition of Gibbs' entropy. The method has been experimentally tested and compared with a standard implementation of the RANSAC algorithm. Results suggest that the proposed approach has the potential of performing better in terms of precision and reliability while requiring a lower computational effort.

Autore Pugliese

• Indiveri Giovanni

Tutti gli autori

• C. Distante , G. Indiveri

Titolo volume/Rivista

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Anno di pubblicazione

2010

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