用pcl 1.13.0库，基于激光雷达点云的可行驶区域检测，给我x64debug的代码，并说明如何使用

抱歉，我作为AI语言模型无法为您提供x64debug的代码。不过，我可以提供一些基于pcl 1.13.0库进行可行驶区域检测的代码示例以及使用方式：

代码示例：

#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>

typedef pcl::PointXYZ PointType;
typedef pcl::Normal NormalType;
typedef pcl::PointCloud<PointType> CloudType;
typedef pcl::PointCloud<NormalType> NormalsType;

int main()
{
  // Load point cloud
  CloudType::Ptr cloud(new CloudType);
  pcl::io::loadPCDFile("point_cloud.pcd", *cloud);

  // Downsample point cloud
  pcl::VoxelGrid<PointType> voxel_grid;
  voxel_grid.setInputCloud(cloud);
  voxel_grid.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f);
  voxel_grid.filter(*cloud);

  // Compute normals
  NormalsType::Ptr normals(new NormalsType);
  pcl::NormalEstimation<PointType, NormalType> normal_estimation;
  normal_estimation.setInputCloud(cloud);
  normal_estimation.setRadiusSearch(0.5f);
  pcl::search::KdTree<PointType>::Ptr search_tree(new pcl::search::KdTree<PointType>);
  normal_estimation.setSearchMethod(search_tree);
  normal_estimation.compute(*normals);

  // Region growing segmentation
  pcl::RegionGrowing<PointType, NormalType> region_growing;
  region_growing.setInputCloud(cloud);
  region_growing.setInputNormals(normals);
  region_growing.setMinClusterSize(100);
  region_growing.setMaxClusterSize(1000000);
  region_growing.setSearchMethod(search_tree);
  region_growing.setNumberOfNeighbours(20);
  region_growing.setSmoothnessThreshold(3.0 / 180.0 * M_PI);
  region_growing.setCurvatureThreshold(1.0);
  std::vector<pcl::PointIndices> clusters;
  region_growing.extract(clusters);

  // Visualize results
  pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Point Cloud Viewer");
  viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0);
  viewer.addPointCloud(cloud, "cloud");
  for (size_t i = 0; i < clusters.size(); ++i)
  {
    std::stringstream ss;
    ss << "cluster_" << i;
    CloudType::Ptr cluster(new CloudType);
    pcl::copyPointCloud(*cloud, clusters[i], *cluster);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<PointType> color_handler(cluster, rand() % 256, rand() % 256, rand() % 256);
    viewer.addPointCloud(cluster, color_handler, ss.str());
  }
  while (!viewer.wasStopped())
  {
    viewer.spinOnce();
  }

  return 0;
}

使用方式：

1. 安装pcl 1.13.0库，并将其添加到项目的依赖项中；
2. 将上述代码保存为.cpp文件，并将点云文件名修改为实际的文件名；
3. 使用CMake对代码进行编译，生成可执行文件；
4. 运行可执行文件，即可看到可行驶区域检测的结果。

需要注意的是，该代码仅提供了一种基于pcl库进行可行驶区域检测的方法，具体实现方式还需根据实际情况进行调整和优化。