二维点集的凸包点寻找算法

1. 思路

利用凸凹最直接的性质去判断，即：两个相近的凸点组成的直线，将会把他们的近邻点完全隔离在直线的同一侧。如此一来，先选取一个明显的凸点，如y坐标最小的点，以它为出发点，贪婪式搜寻即可。

如下图所示：

假设0点为y坐标最小的点，图中带编号的点为其近邻点（kd-tree加速查找），遍历编号1~13的点，当遍历到点1时，点0点1组成的直线将点2~点13完全隔离在直线同一侧（条件），满足这个条件后，将点1作为下一轮的出发点，重复上述过程即可。

2. 代码实现

节选， 最终找到的凸点点集索引存在bound_points_map中。

  pcl::KdTreeFLANN<Point> kdtree;
  kdtree.setInputCloud(points_2d);
  int prev_idx = -1;
  unordered_map<int, int> bound_points_map;
  while (prev_idx != cur_idx)
  {
    if (bound_points_map.find(cur_idx) != bound_points_map.end())
      break;
    else
    {
      boundary_points_idx.push_back(cur_idx);
      bound_points_map.emplace(cur_idx, cur_idx);
    }

    auto se