Abstrakt. I detta dokument presenterar vi en effektiv algoritm för 3D-objektigenkänning i närvaro av skräp och ocklusioner i bullriga, glesa och osegmenterade avståndsdata. Metoden använder en robust geometrisk deskriptor, en hashteknik och en effektiv RANSAC-liknande provtagningsstrategi. Vi antar att varje objekt representeras av en modell bestående av en uppsättning punkter med motsvarande ytnormaler. Vår metod känner igen flera modellfall och uppskattar deras position och orientering i scenen. Algoritmen skalar väl med antalet modeller och dess huvudprocedur löper i linjär tid i antalet scenpunkter. Dessutom är tillvägagångssättet begreppsmässigt enkelt och lätt att genomföra. Tester på en mängd olika verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna metoden fungerar bra på bullriga och belamrade scener där endast små delar av objekten är synliga.
I REF ändras RANSAC-metoden för 3D-objektigenkänning och utgör uppskattning.