``` pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud```根据该输入，编写一个pcl点云条件滤波函数，输出滤波后的结果

`pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud` 是一个指向 `pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>` 类型的智能指针，用于存储滤波后的点云数据。要编写一个条件滤波函数，我们需要使用 PCL（Point Cloud Library）库中的相关功能。以下是一个使用条件滤波器的例子：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/conditional_removal.h>

// 定义一个条件滤波函数
void conditionalFilter(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& input_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& filtered_cloud)
{
    // 创建条件滤波对象
    pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond (new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ> ());
    range_cond->addComparison (pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr (new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ("x", pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::GreaterThan, 0.0)));
    range_cond->addComparison (pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr (new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ("y", pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::LessThan, 1.0)));
    range_cond->addComparison (pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr (new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ("z", pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::GreaterThan, -1.0)));

    // 应用条件滤波器
    pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem;
    condrem.setCondition (range_cond);
    condrem.setInputCloud (input_cloud);
    condrem.setKeepOrganized(true);
    condrem.filter (*filtered_cloud);
}

在这个例子中，我们首先创建了一个条件滤波对象 `range_cond`，并添加了三个比较条件：x 坐标大于 0.0，y 坐标小于 1.0，z 坐标大于 -1.0。然后，我们创建了一个 `pcl::ConditionalRemoval` 对象，设置了输入点云、条件和保留点云的组织结构。最后，我们调用 `filter` 方法对输入点云进行滤波，并将结果存储在 `filtered_cloud` 中。