帮我写一个基于ros下激光雷达提取反光柱子的C++代码

以下是一个基于ROS下激光雷达提取反光柱子的C++代码，仅供参考：

#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/LaserScan.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>

void callback(const sensor_msgs::LaserScan::ConstPtr& msg)
{
    // 将激光雷达数据转换为点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    for (int i = 0; i < msg->ranges.size(); i++) {
        float range = msg->ranges[i];
        if (range >= msg->range_min && range <= msg->range_max) {
            float angle = msg->angle_min + i * msg->angle_increment;
            float x = range * cos(angle);
            float y = range * sin(angle);
            cloud->push_back(pcl::PointXYZ(x, y, 0));
        }
    }

    // 对点云数据进行滤波处理
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
    sor.setInputCloud(cloud);
    sor.setMeanK(50);
    sor.setStddevMulThresh(1.0);
    sor.filter(*cloud_filtered);

    // 对剩余的点云数据进行聚类
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    tree->setInputCloud(cloud_filtered);
    std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
    pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;
    ec.setClusterTolerance(0.1);
    ec.setMinClusterSize(50);
    ec.setMaxClusterSize(10000);
    ec.setSearchMethod(tree);
    ec.setInputCloud(cloud_filtered);
    ec.extract(cluster_indices);

    // 对每个簇进行形状分析，判断是否为反光柱子
    for (std::vector<pcl::PointIndices>::const_iterator it = cluster_indices.begin(); it != cluster_indices.end(); ++it) {
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cluster(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
        for (std::vector<int>::const_iterator pit = it->indices.begin(); pit != it->indices.end(); ++pit) {
            cluster->push_back((*cloud_filtered)[*pit]);
        }

        // 计算簇的中心点和高度
        Eigen::Vector4f centroid;
        pcl::compute3DCentroid(*cluster, centroid);
        float height = cluster->getMaxPoint().z - cluster->getMinPoint().z;

        // 判断簇是否为反光柱子
        if (height > 1.0 && cluster->size() > 50) {
            ROS_INFO("Found a reflective pole at (%.2f, %.2f, %.2f), height %.2fm.", centroid[0], centroid[1], centroid[2], height);
        }
    }
}

int main(int argc, char** argv)
{
    ros::init(argc, argv, "pole_detection");
    ros::NodeHandle nh;
    ros::Subscriber sub = nh.subscribe<sensor_msgs::LaserScan>("/scan", 1, callback);
    ros::spin();
    return 0;
}

注意：上述代码中使用了 ROS 的 `ros` 和 `sensor_msgs` 库，需要先安装 ROS 并导入这两个库。此外，代码中使用了点云库 `pcl`，需要先安装该库并导入。在 C++ 中，需要使用指针来操作点云数据。另外，需要将 `'/scan'` 替换为实际使用的激光雷达话题。