pcl点云变换transformPointCloud加速

pcl最新版本有x86平台的优化，这里添加Arm平台，使用NEON指令优化：

	#if __ARM_NEON
	#include <arm_neon.h>
	template<>
	struct Transformer<float>{

		 float32x4_t tf_[4];
		Transformer(const Eigen::Matrix4f& tf){
		
		  for (int i = 0; i < 4; ++i)
			{
			   tf_[i] = vld1q_f32(tf.col(i).data());
			}
		}
		void se3 (const float* src, float* tgt) const{
			float32x4_t p0=  vmulq_f32(vdupq_n_f32(src[0]),tf_[0]);
			float32x4_t p1=  vmulq_f32(vdupq_n_f32(src[1]),tf_[1]);
			float32x4_t p2=  vmulq_f32(vdupq_n_f32(src[2]),tf_[2]);
			vst1q_f32(tgt,vaddq_f32(p0,vaddq_f32(p1,vaddq_f32(p2,tf_[3]))));
		}
		void so3 (const float* src, float* tgt) const{
			float32x4_t p0=  vmulq_f32(vdupq_n_f32(src[0]),tf_[0]);
			float32x4_t p1=  vmulq_f32(vdupq_n_f32(src[1]),tf_[1]);
			float32x4_t p2=  vmulq_f32(vdupq_n_f32(src[2]),tf_[2]);
			vst1q_f32(tgt,vaddq_f32(p0,vaddq_f32(p1,p2));
		}
	};

以上针对单个点，可适用于稠密和稀疏点云，稠密点云可以四个点一起处理