本文详细介绍了如何利用Point Cloud Library (PCL) 进行点云融合，适用于计算机视觉、机器人和自动驾驶等领域。文章提供了一个简单示例，演示了从安装PCL到加载点云文件、应用下采样滤波、执行点云配准以及最终的可视化过程，帮助读者理解并实现点云数据的合并与处理。
点云数据是三维空间中离散点的集合，广泛应用于计算机视觉、机器人、自动驾驶等领域。点云融合是将多个点云数据集合并成一个更大的点云的过程，可以用于创建更全面的环境模型或者整合多个传感器的数据。本篇文章将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）实现点云融合，并提供相应的源代码。
首先，我们需要安装PCL库。PCL是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法和工具。可以通过以下命令在Ubuntu上安装PCL：
sudo apt-get install libpcl-dev
安装完成后，我们可以开始编写点云融合的代码。下面是一个简单的示例：
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
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