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

当然，以下是一个使用体素化网格对点云数据进行下采样的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def voxel_downsample(point_cloud, num_points):
    # 计算点云的边界框
    min_coords = np.min(point_cloud, axis=0)
    max_coords = np.max(point_cloud, axis=0)
    
    # 计算每个维度的体素大小
    voxel_size = np.power((max_coords - min_coords) / float(num_points), 1/3)
    
    # 计算每个点所属体素的索引
    voxel_indices = np.floor((point_cloud - min_coords) / voxel_size).astype(np.int32)
    
    # 遍历每个体素，选择其中的一个点作为代表
    voxels = {}
    for i, voxel_index in enumerate(voxel_indices):
        voxel_index_tuple = tuple(voxel_index)
        if voxel_index_tuple not in voxels:
            voxels[voxel_index_tuple] = i
            
    # 提取代表点的坐标
    downsampled_points = [point_cloud[index] for index in voxels.values()]
    
    # 使用K-means算法进一步下采样，使得最终点数为num_points
    if len(downsampled_points) > num_points:
        kmeans = KMeans(n_clusters=num_points)
        downsampled_points = kmeans.fit_transform(downsampled_points)
    
    return np.array(downsampled_points)

使用示例：

# 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)

注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。