用pcl 1.13.0库，基于激光雷达检测道路可行驶区域（道路边界、不平度，车道线等），给我示例代码，并说明如何使用

由于您没有说明使用的激光雷达型号，这里以常用的Hokuyo URG-04LX-UG01为例进行介绍。

首先，需要安装pcl 1.13.0库，可以通过以下命令安装：

sudo apt-get install libpcl-dev

接着，创建一个C++程序，包含以下头文件：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/segmentation/region_growing.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

其中，`pcl/point_types.h`包含了pcl中的点云类型，`pcl/filters/voxel_grid.h`包含了体素网格滤波器，`pcl/features/normal_3d.h`包含了计算法向量的函数，`pcl/segmentation/region_growing.h`包含了区域生长分割的算法，`pcl/visualization/pcl_visualizer.h`包含了可视化相关的函数。

然后，读取激光雷达数据并转换为pcl中的点云格式：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 读取激光雷达数据并转换为pcl点云格式，此处需要根据实际情况进行修改

接下来，利用体素网格滤波器对点云进行降采样：

pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxel_filter;
voxel_filter.setInputCloud(cloud);
voxel_filter.setLeafSize(0.2, 0.2, 0.2);  // 设置体素大小，此处需要根据实际情况进行修改
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr downsampled_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
voxel_filter.filter(*downsampled_cloud);

然后，计算点云中每个点的法向量：

pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(downsampled_cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(0.5);  // 设置半径，此处需要根据实际情况进行修改
ne.compute(*cloud_normals);

接着，利用区域生长分割算法对点云进行分割，找到道路可行驶区域：

pcl::RegionGrowing<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> rg;
rg.setInputCloud(downsampled_cloud);
rg.setInputNormals(cloud_normals);
rg.setMinClusterSize(100);  // 设置最小簇大小，此处需要根据实际情况进行修改
rg.setMaxClusterSize(50000);  // 设置最大簇大小，此处需要根据实际情况进行修改
rg.setSmoothnessThreshold(3.0 / 180.0 * M_PI);  // 设置光滑度阈值，此处需要根据实际情况进行修改
rg.setCurvatureThreshold(1.0);  // 设置曲率阈值，此处需要根据实际情况进行修改
std::vector<pcl::PointIndices> clusters;
rg.extract(clusters);

最后，将分割结果可视化：

pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Road Segmentation");
viewer.setBackgroundColor(0, 0, 0);  // 设置背景颜色
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(downsampled_cloud, "cloud");
viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud");
for (int i = 0; i < clusters.size(); ++i) {
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cluster_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    for (int j = 0; j < clusters[i].indices.size(); ++j) {
        cluster_cloud->points.push_back(downsampled_cloud->points[clusters[i].indices[j]]);
    }
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> color_handler(cluster_cloud, rand() % 256, rand() % 256, rand() % 256);
    viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cluster_cloud, color_handler, "cluster_" + std::to_string(i));
}
viewer.spin();

上述程序包含了基于激光雷达检测道路可行驶区域的全部过程，其中需要根据实际情况进行参数设置和修改。