RANSAC算法：运动一致性约束异常值过滤

RANSAC算法是一种基于统计的算法，可以用来估计数据中的模型参数，并过滤掉异常值。它可以用于运动一致性约束来进行异常值的过滤。

RANSAC算法的基本步骤如下：

1. 从数据集中随机选择一小部分数据作为内点集合，并使用这些数据拟合模型。
2. 使用拟合的模型来测试所有其他数据，并将与模型拟合程度在一定阈值范围内的数据认为是内点，将不在阈值范围内的数据认为是异常值。
3. 重复执行步骤1和2，直到达到预设的迭代次数或达到停止条件。
4. 选择拟合效果最好的模型作为最终的模型参数，并将与该模型拟合程度在一定阈值范围内的数据认为是内点。

通过使用RANSAC算法，可以过滤掉与模型拟合程度较差的数据，从而达到异常值过滤的目的。在运动一致性约束中，可以将模型拟合程度定义为数据点在运动模型下的残差大小，通过设定合适的阈值，将残差较大的数据点认为是异常值。