基于特征匹配和RANSAC的三维点云拼接配准方法，还不错哦，用Matlab搞定点云对齐，写起来也不算复杂。

挺适合做点云扫描后，比如你拿到两段激光扫描的点云，直接用特征点配准加RANSAC就能粗对齐，效果还蛮靠谱。

结合下SIFT特征点啥的，更稳。有空还可以瞅瞅 SIFT 特征点配准 Matlab 实现 和 ICP 源码点云配准算法，思路更清晰。

要注意哦，RANSAC虽然抗噪声，但特征点提取不好还是影响结果。平时记得用pcdownsample先降采样，速度快，内存也省。

如果你想自己扩展，还可以看下 Libelas MATLAB 点云匹配封装，挺好用，尤其在稠密匹配场景。

多说一句，如果你要搞自动配准，写个for循环批量点云也简单，用pcread读取，拼接后保存.ply或.pcd就行。

如果你正好在研究点云拼接，可以先用这个方法快速试验，后面再考虑优化细节。