请解释激光点云数据的平面分割，并给出C++的实现代码

激光点云数据的平面分割是指将激光点云数据中的平面部分进行分割和提取，常用于三维建模、机器人导航、物体识别等应用。平面分割的基本思路是通过对激光点云数据进行分析，找到点云中的平面，并将其分割出来。

平面分割的基本流程如下：

1. 选择点云数据中的一部分点作为样本，计算这些点的法向量。

2. 对于点云中的每个点，计算其到样本平面的距离。

3. 将距离小于一定阈值的点划分为同一个平面，重复以上步骤，直到所有平面都被分割出来。

下面是一个基于 C++ 的激光点云数据平面分割的示例代码，使用了 PCL（点云库）库实现：

#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>

int main (int argc, char** argv)
{
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

  // 读取点云数据
  pcl::PCDReader reader;
  reader.read<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400.pcd", *cloud);

  // 降采样
  pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> vg;
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  vg.setInputCloud (cloud);
  vg.setLeafSize (0.01f, 0.01f, 0.01f);
  vg.filter (*cloud_filtered);

  // 平面分割
  pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients);
  pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices);
  pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
  seg.setOptimizeCoefficients (true);
  seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);
  seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);
  seg.setMaxIterations (1000);
  seg.setDistanceThreshold (0.01);
  seg.setInputCloud (cloud_filtered);
  seg.segment (*inliers, *coefficients);

  // 提取平面点云
  pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
  extract.setInputCloud (cloud_filtered);
  extract.setIndices (inliers);
  extract.setNegative (false);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_plane (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());
  extract.filter (*cloud_plane);

  // 输出结果
  std::cerr << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " "
                                      << coefficients->values[1] << " "
                                      << coefficients->values[2] << " "
                                      << coefficients->values[3] << std::endl;

  pcl::PCDWriter writer;
  writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_plane.pcd", *cloud_plane, false);

  return (0);
}

在这个示例中，使用了 PCL 库中的 `pcl::SACSegmentation` 和 `pcl::ExtractIndices` 函数实现平面分割。首先使用 `pcl::VoxelGrid` 对点云数据进行降采样，然后使用 `pcl::SACSegmentation` 函数进行平面分割，提取出平面点云数据，最后使用 `pcl::PCDWriter` 将结果写入文件中。