用途：对 pointCloud 对象表示的三维点云进行配准、对齐与匹配，选择或调优配准算法，由多帧激光雷达扫描构建地图，合并已配准点云，估计初始变换，以及在配准前预处理点云。不适用于二维点云（改用 matchScans 等）和图像配准（改用 imregtform、imregcorr）。需要 Computer Vision Toolbox 与 Lidar Toolbox。
主要能力：局部配准以 pcregistericp（Metric="planeToPlane"）为起点，可试 pointToPlane、pointToPoint 及带颜色变体；LOAM 用 pcregisterloam（需有序点云，可先用 pcorganize）；NDT 用 pcregisterndt；地面数据用 pcregistercorr；全局配准用 pcregisterfgr、pcregistercpd（Rigid/Nonrigid）或 FPFH 特征匹配（extractFPFHFeatures + pcmatchfeatures + estgeotform3d）。以 RMSE 作为精度指标。合并用 pcalign（推荐）、pccat 或 pcmerge。可视化用 pcshowpair，交互比较用 pointCloudRegistrationAnalyzer。
使用方式：局部配准应设置 InitialTransform；序列配准可按恒定速度假设用上一对变换作为初值。预处理可用 findPointsInCylinder 做圆柱滤波（仅旋转式激光雷达）、pcdownsample 降采样（gridAverage 或 gridNearest）；用 select 过滤有序点云时须设 OutputSize="full"。不建议默认去地面，必要时用 segmentGroundSMRF 或 pcfitplane。调参时在典型范围内取不超过 10 个值，再按最低 RMSE 收窄。
限制：FGR 的 RMSE 仅基于内点，与其他函数不可直接比较；全局配准通常慢于局部配准；LOAM 要求有序点云且无雷达参数时无法使用；分析器应用暂不支持 planeToPlaneWithColor 与 pointToPlaneWithColor，且仅支持一对点云。避免用 rigid3d 作 InitialTransform，改用 rigidtform3d。