前言
在进行泡泡机器人【图灵智库】栏目的翻译的过程中，我发现在2018-2019的顶会中，依然有很多文章（我看到的不少于6篇）对RANSAC进行各种改进，这令我感到很吃惊。毕竟该方法在1981年就被提出了，经过将近40年的发展，其各种变种已经对该方法进行了很多的完善，然而依然能够进行进一步改进，可见该方法的广泛应用，及强大的生命力。同时在个人的研究工作中，RANSAC也起到了很大的作用，这激起了我对这一方法进行全面系统学习的热情。经过大约半年的学习，我对这一方法，更确切应该称为“思想”，有了更深的认识，因此，打算以一系列博文的形式，对该“思想”的演进进行描述。同时，也为大家提供相关的方法的参考文献及源码链接，并结合自己的使用经历，剖析各种方法的实际效果，以方便大家对该方法的理解，以及在实际使用中，选取合适的方法。当然由于个人的精力、水平有限，难免会存在遗漏或者错误之处，也欢迎大家指正。
以下是我该系列博文的计划提纲：
1、 盘古开天——RANSAC的诞生
2、 十拿九稳——更有效的采样策略
3、 精益求精——更准确的模型估计
4、 万无一失——更可靠的模型评估
5、 桃李天下——广义“最大一致性”
其中第一章主要介绍RANSAC最原始的方法，及其存在的一些不足；第2-4章针对RANSAC的三个方面：数据采样、模型估计、模型评估，介绍相应的优化方法；第5章介绍更为一般的“最大一致性”估计方法，包括无模型最大一致性估计，逆RANSAC等。