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和z几何坐标。点云提供了一种将大量单个空间测量集合到数据集中的方法，该数据集可以表示为可描述对象。点云处理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™ 算法为点云的降采样、去噪和变换提供了点云处理功能。该工具箱还提供点云注册、三维点云的几何图形拟合，以及读取、写入、存储、显示和比较点云的功能。还可以组合多个点云来重建三维场景。

你可以用pcregistericp，pcregisterndt，注册中心和PCPD将移动点云注册到固定点云。这些注册算法基于迭代最近点（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，检测循环闭合，优化地图以纠正漂移，并在预构建地图中执行定位。有关更多详细信息，请参阅在MATLAB中实现点云SLAM．