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3d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一空间测量集合到一个数据集中的方法，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，用于下采样、去噪和转换点云。该工具箱还提供点云配准、三维点云的几何形状拟合，以及读、写、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3d场景。

您可以使用pcregistericp，pcregisterndt，pcregistercorr,pcregistercpd将移动的点云注册到固定的点云上。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一个映射，检测环路闭包，优化映射以纠正漂移，并在预构建的映射中执行定位。有关更多细节，请参见在MATLAB中实现点云SLAM．