1、縮小點雲數據的規模：可以通過調整點雲分辨率、降采樣等方式來減小點雲數據的規模，從而降低cpu使用率。
2、使用更高效的點雲庫：pcl雖然功能強大，但是某些操作比較耗費計算資源。在壹定情況下，使用其他更高效的點雲庫可能會更合適，例如Velodyne的VeloView。
3、並行化處理：可以將任務分解成多個較小的子任務，並使用多線程或並行計算技術來提高處理效率和處理速度。
4、cpu加速：使用支持CUDA或OpenCL的cpu，可以大幅提高點雲數據的處理速度，減少cpu的負載。
5、優化算法：有時候，可以通過簡化算法或者使用更優秀的算法，來減小計算復雜度，降低cpu使用率。