للكثير من تطبيقات السلامة المرورية، يُعد تسجيل السحابات النقطية لليدار المُنتجة على المركبات المتحركة البعيدة من الأهمية بمكان. ومع ذلك، فإن هذه السحابات النقطية تتميز بكثافة نقاط متباينة بشكل كبير وزوايا استشعار مختلفة لنفس الكائن، مما يجعل عملية التسجيل عليها صعبة للغاية. في هذا البحث، نقترح إطارًا جديدًا لاستخراج الخصائص يُسمى APR، مخصصًا لتسجيل السحابات النقطية البعيدة عبر الإنترنت. تحديدًا، يستخدم APR تصميمًا ذاتي الترميز (Autoencoder)، حيث يقوم الذاتي الترميز بإعادة بناء سحابة نقطية أكثر كثافة من خلال دمج عدة إطارات بدلاً من الإطار النقطي المدخل الواحد الأصلي. يتم تصميمنا بحيث يجبر المُشفِّر على استخراج خصائص تحتوي على معلومات هندسية محلية غنية بناءً على الإطار النقطي المدخل الواحد. ثم يتم استخدام هذه الخصائص لتسجيل السحابات النقطية البعيدة عبر الإنترنت. أجرينا العديد من التجارب الواسعة ضد أفضل مستخرجي الخصائص الحالية (State-of-the-Art - SOTA) على مجموعات بيانات KITTI و nuScenes. أظهرت النتائج أن APR يتفوق على جميع المستخرجين الآخرين بمقدار كبير، حيث زاد من معدل التسجيل المتوسط للمستخرجين الرائدين بنسبة 7.1% على LoKITTI و 4.6% على LoNuScenes. يمكن الحصول على الكود من الرابط: https://github.com/liuQuan98/APR.