避免点云碰撞的方法主要有两种：基于物理的碰撞检测和基于空间分割的碰撞检测。下面分别介绍这两种方法，并给出相应的代码示例。

1. 基于物理的碰撞检测： 基于物理的碰撞检测方法主要是通过计算点云之间的相对速度和碰撞半径来判断是否发生碰撞。常见的算法有蒙特卡洛碰撞检测和迪卡尔碰撞检测。下面是使用迪卡尔碰撞检测的代码示例：

import numpy as np

def check_collision(point_cloud1, point_cloud2, collision_radius):
    # 计算点云之间的距离
    distances = np.linalg.norm(point_cloud1 - point_cloud2, axis=1)
    
    # 检查是否有距离小于碰撞半径的点对
    if np.any(distances < collision_radius):
        return True
    else:
        return False

# 示例用法
pc1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
pc2 = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
collision_radius = 1.0

if check_collision(pc1, pc2, collision_radius):
    print("发生碰撞")
else:
    print("无碰撞")

2. 基于空间分割的碰撞检测： 基于空间分割的碰撞检测方法将点云划分为不同的空间单元，然后通过检测相邻空间单元之间的碰撞来判断是否发生碰撞。常见的算法有包围盒碰撞检测和网格碰撞检测。下面是使用包围盒碰撞检测的代码示例：

import numpy as np
from scipy.spatial import cKDTree

def check_collision(point_cloud1, point_cloud2, collision_radius):
    # 构建点云的KD树
    kdtree1 = cKDTree(point_cloud1)
    kdtree2 = cKDTree(point_cloud2)
    
    # 查询每个点云中的最近邻点
    _, nearest_points1 = kdtree1.query(point_cloud2, k=1)
    _, nearest_points2 = kdtree2.query(point_cloud1, k=1)
    
    # 计算最近邻点之间的距离
    distances1 = np.linalg.norm(point_cloud2 - point_cloud1[nearest_points1], axis=1)
    distances2 = np.linalg.norm(point_cloud1 - point_cloud2[nearest_points2], axis=1)
    
    # 检查是否有距离小于碰撞半径的最近邻点对
    if np.any(distances1 < collision_radius) or np.any(distances2 < collision_radius):
        return True
    else:
        return False

# 示例用法
pc1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
pc2 = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
collision_radius = 1.0

if check_collision(pc1, pc2, collision_radius):
    print("发生碰撞")
else:
    print("无碰撞")

请注意，以上代码示例仅为演示基本思路，具体的实现可能因应用场景而有所不同。