请写一段用体素化网格对点云数据下采样的python代码，并规定下采样为2048个点，请利用pcl库

当使用PCL库对点云数据进行下采样时，可以使用VoxelGrid滤波器。以下是一个使用PCL库进行体素化网格下采样的Python代码示例：

import pcl

def voxel_downsample(point_cloud, num_points):
    # 创建PCL点云对象
    pcl_cloud = pcl.PointCloud()
    pcl_cloud.from_array(point_cloud.astype(np.float32))
    
    # 创建体素化网格滤波器对象
    voxel_grid = pcl_cloud.make_voxel_grid_filter()
    
    # 设置体素大小以实现下采样
    voxel_size = np.power(pcl_cloud.size / float(num_points), 1/3)
    voxel_grid.set_leaf_size(voxel_size, voxel_size, voxel_size)
    
    # 执行下采样滤波
    downsampled_cloud = voxel_grid.filter()
    
    # 将下采样后的点云数据转换为numpy数组
    downsampled_points = np.asarray(downsampled_cloud)
    
    return downsampled_points

# 假设point_cloud是一个形状为(N, 3)的点云数据，每行是一个点的坐标
num_points = 2048
downsampled_points = voxel_downsample(point_cloud, num_points)

在上述代码中，我们使用了PCL的`VoxelGrid`滤波器来实现体素化网格下采样。首先，我们将点云数据转换为PCL点云对象。然后，我们创建一个`VoxelGrid`滤波器对象，并设置体素大小以实现期望的下采样。最后，我们执行下采样滤波并将结果转换回numpy数组。

请确保已安装PCL库并正确配置Python环境，这样才能成功运行以上代码。