MLS增采样：优化点云数据密度

点云数据是一种常见的三维数据表示形式，广泛应用于计算机视觉、机器人感知和自动驾驶等领域。在处理点云数据时，经常需要对其进行采样操作，以便在保持数据准确性的同时，减少数据量和计算复杂度。MLS（Moving Least Squares）增采样是一种常用的点云数据增强方法，它可以通过拟合局部曲面来重建点云，并在重建的曲面上生成新的采样点。本文将介绍MLS增采样的原理和实现，并提供相应的源代码。

1. 原理概述
   MLS增采样的核心思想是通过拟合局部曲面来重建点云数据。对于每个待增采样的点，MLS方法会选取其最近邻点作为局部邻域，并通过最小二乘拟合方法来估计点的法向量和曲率。然后，利用估计的法向量和曲率信息，生成新的采样点，并将其加入到点云数据中。

2. 实现步骤
   下面是一个基于Python的MLS增采样的实现示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KDTree

def mls_upsampling