voxel_grid = np.zeros(voxel_shape) numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 88.4 GiB for an array with shape (4127, 6141, 468) and data type float64

这个错误是由于程序尝试创建一个非常大的数组，但是系统内存不足。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 减小体素大小。如果将体素大小设置为更小的值，则可以减少体素网格的大小，从而减少所需的内存空间。

2. 将点云数据分成多个部分进行处理。您可以将点云数据分成多个部分，每个部分单独进行处理，然后将结果合并。这样可以减少每个部分所需的内存空间。

3. 使用稀疏矩阵代替数组。由于体素网格通常是稀疏的，因此可以使用稀疏矩阵来代替数组。这样可以大大减少所需的内存空间。

下面的代码演示了如何使用稀疏矩阵来创建体素网格：

import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix

# 读取点云数据
point_cloud = np.loadtxt('path/to/point_cloud.txt')

# 将点云数据转换为体素数据
voxel_size = 0.1  # 设置体素大小
voxel_shape = (np.ceil((np.max(point_cloud, axis=0) - np.min(point_cloud, axis=0)) / voxel_size) + 1).astype(int)
voxel_matrix = lil_matrix(voxel_shape, dtype=bool)

offset = np.min(point_cloud, axis=0)
idx = ((point_cloud - offset) / voxel_size).astype(int)
voxel_matrix[idx[:,0], idx[:,1], idx[:,2]] = True

voxel_grid = voxel_matrix.toarray()

# 将体素数据转换为点云数据
voxel_points = np.argwhere(voxel_grid == 1) * voxel_size + offset

# 写入新的txt文件
np.savetxt('path/to/voxel_grid.txt', voxel_points)

在这个代码中，我们使用了 `scipy.sparse.lil_matrix` 函数来创建一个稀疏矩阵，然后将点云数据中的体素位置设置为 True。最后，我们使用 `toarray()` 函数将稀疏矩阵转换为数组。这样可以减少所需的内存空间。