In diesem Artikel übernehmen wir den Universal Manifold Embedding (UME)-Ansatz zur Schätzung rigider Transformationen und erweitern ihn, sodass er Szenarien mit partieller Überlappung und unterschiedlich abgetasteten Punktwolken berücksichtigen kann. Der UME ist eine Methodik, die darauf abzielt, Beobachtungen desselben Objekts, die durch rigide Transformationen miteinander verknüpft sind, in einen einzigen niedrigdimensionalen linearen Unterraum zu projizieren. Dieser Prozess führt zu einer transformationsinvarianten Darstellung der Beobachtungen, deren matrixwertige Repräsentation kovariant (d. h. äquivalent) gegenüber der Transformation ist. Wir erweitern den UME-Ansatz durch die Einführung einer UME-kompatiblen Merkmalsextraktionsmethode, die um eine einzigartige UME-Kontrastverlustfunktion und einen Abtastungsausgleicher ergänzt wird. Diese Komponenten werden in eine umfassende und robuste Registrierungspipeline integriert, die als UMERegRobust bezeichnet wird. Wir stellen den RotKITTI-Registrierungsbenchmark vor, der speziell darauf ausgelegt ist, Registrierungsmethoden für Szenarien mit großen Drehungen zu evaluieren. UMERegRobust erreicht eine Leistung, die die der derzeitigen State-of-the-Art-Methoden übertrifft, insbesondere bei strenger Genauigkeit von (1°, 10 cm) (durchschnittlicher Gewinn von +9 %), und übertrifft signifikant die SOTA-Methoden auf dem RotKITTI-Benchmark (Gewinn von +45 % gegenüber der jüngsten SOTA-Methode).