点云是三维空间中的一组数据点。这些点合在一起代表一个三维形状或物体。数据集中的每个点都用x，y,z几何坐标。点云提供了一种将大量的单个空间测量数据组合成数据集的方法，该数据集可以表示为一个可描述的对象。点云处理被用于机器人导航和感知、深度估计、立体视觉、视觉配准以及高级驾驶员辅助系统(ADAS)。计算机视觉工具箱™算法提供点云处理功能，用于向下采样、去噪和转换点云。工具箱还提供点云配准、三维点云的几何形状拟合，以及读取、写入、存储、显示和比较点云的能力。您还可以组合多个点云来重建三维场景。

您可以使用pcregistericp，pcregisterndt，pcregistercorr,pcregistercpd将一个移动的点云配准到一个固定的点云。这些配准算法分别基于迭代最近点(ICP)算法、正态分布变换(NDT)算法、相位相关算法和相干点漂移(CPD)算法。您可以使用注册的点云构建地图，检测循环闭包，优化地图以纠正漂移，并在预构建的地图中执行定位。有关详细信息，请参见在MATLAB中实现点云SLAM．