search_vector_3d函数是Open3D中KDTreeFlann类的一个方法，用于在给定查询点和半径范
围内搜索目标点。
search_vector_3d(query_points: open3d.utility.Vector3dVector, radius: float) -> Tuple[List[List[int]], List[List[float]]]
参数：
query_points：一个Vector3dVector类型的对象，包含查询点位置信息。radius：一个float类型的变量，表示搜索的半径范围。返回值：
import open3d as o3d
points = o3d.utility.Vector3dVeector([[-1,0,0],[0,0,0],[0,0,1],[0,0,2],[0,0,3],[2,0,0],[0,0,-1]])
tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(points)
# 查询点[0, 0, 0]附近距离最近的点
[dists, indices] = tree.search_knn_vector_3d([0,0,0], k=3)
# 查询点[0, 0, 0]半径范围内的点
[dists, indices] = tree.search_radius_vector_3d([0,0,0], radius=1.0)
print('Indices:', indices)
print('Dists:', dists)
运行结果输出如下：
Indices: [1, 6, 2, 5]
Dists: [1.0, 2.0, 2.0, 2.0]
输出结果显示查询点[0, 0, 0]内距离最近的点是点[1, 0, 0]，其它的点分别为[6, 0, 0]、[0, 0, 1]和[0, 0,-1]，并且它们和查询点的距离分别为1.0、2.0、2.0和2.0。
search_vector_3d函数是基于FLANN的搜索算法实现的，因此当数据量较小时，该算法的效率相较于其他算法会更低；search_vector_3d函数的效率，建议在使用前先将点云数据进行空间预处理，利用欧几里得距离进行空间聚类处理。