求代码，请仔细看清我的需求，我有一份道路点云txt文件，里面只有xyz数据，还有一份gps轨迹文件，里面也仅含xyz数据。将第一个轨迹点作为视点，检测视点与第二个轨迹点之间有没有障碍，如果没有则检测视点与第三个轨迹点之间有没有障碍，直至视点与某个轨迹点之间有障碍阻挡，输出视点与该轨迹点的距离（此距离为两点之间的真实曲线距离，即汽车的行驶距离，而并非两点之间的直线距离）。紧接着将第二个轨迹点当作视点，检测视点与第三个轨迹点之间有没有障碍，如果没有则检测视点与第四个轨迹点之间有没有障碍，直至视点与某个轨迹点之间有障碍阻挡，输出视点与该轨迹点的距离。再将第三个轨迹点当作视点，检测视点与第四个轨迹点之间有没有障碍，如果没有则检测视点与第五个轨迹点之间有没有障碍，直至视点与某个轨迹点之间有障碍阻挡，输出视点与该轨迹点的距离。循环此过程遍历所有轨迹点都成为视点。最后可视化结果

好的，根据你的需求，这个任务可以分为以下几个步骤：

1. 读取道路点云txt文件和gps轨迹文件，将它们转化为numpy数组。

2. 对于每一个轨迹点，计算它与下一个轨迹点之间的曲线距离，作为实际行驶距离。

3. 遍历每个轨迹点，将其作为视点，检测视点与下一个轨迹点之间是否有障碍物，如果没有则计算视点与下一个轨迹点之间的曲线距离。

4. 将每个视点与下一个有障碍物的轨迹点之间的曲线距离输出。

5. 可视化结果。

下面是代码实现：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 读取道路点云txt文件和gps轨迹文件
road_cloud = np.loadtxt("road_cloud.txt")
gps_track = np.loadtxt("gps_track.txt")

# 计算每个轨迹点之间的曲线距离
distances = []
for i in range(len(gps_track)-1):
    p1 = gps_track[i]
    p2 = gps_track[i+1]
    dist = np.sqrt(np.sum((p2-p1)**2))
    distances.append(dist)

# 遍历每个轨迹点，检测视点与下一个轨迹点之间是否有障碍物
for i in range(len(gps_track)-1):
    # 将当前轨迹点作为视点
    viewpoint = gps_track[i]
    print("Viewpoint:", viewpoint)

    # 找到下一个有障碍物的轨迹点
    next_obstacle_index = i+1
    for j in range(i+1, len(gps_track)):
        endpoint = gps_track[j]
        line = o3d.geometry.LineSet.create_from_numpy_array(np.array([viewpoint, endpoint]).reshape(-1, 3))
        if road_cloud.compute_intersecting_voxel_indices(line) == []:
            next_obstacle_index = j
        else:
            break

    # 计算视点与下一个有障碍物的轨迹点之间的曲线距离
    distance = np.sum(distances[i:next_obstacle_index])
    print("Distance to next obstacle:", distance)

# 可视化结果
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(road_cloud)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

需要注意的是，这个代码需要安装Open3D库，可以使用以下命令安装：

pip install open3d

另外，这个代码中的可视化部分只是简单地将道路点云可视化出来，如果需要将行驶路径可视化，可以根据需要进行修改。