Se propone en este artículo un algoritmo de descripción y registro de características binarias para nubes de puntos 3D basado en muestreo similar a la retina en planos de proyección (RSPP). El algoritmo primero proyecta la nube de puntos dentro del radio de soporte alrededor del punto clave a los planos XY, YZ y XZ del Marco de Referencia Local (LRF) y realiza un muestreo similar a la retina en el plano de proyección. Luego, se calculan y codifican los valores de peso de densidad gaussiana binarizados en los puntos de muestreo para obtener el descriptor RSPP. Finalmente, se realiza un registro aproximado de las nubes de puntos basado en el descriptor RSPP, y se utiliza el algoritmo RANSAC para optimizar los resultados del registro. El rendimiento del algoritmo propuesto se prueba en conjuntos de datos públicos de nubes de puntos. Los resultados de las pruebas muestran que el algoritmo de registro de nubes de puntos basado en RSPP tiene un buen efecto de registro bajo condiciones sin ruido, con ruido gaussiano de 0.25 mr y 0.5 mr. Los resultados experimentales verifican la corrección y robustez del método de registro propuesto, que puede proporcionar apoyo teórico y técnico para la aplicación de registro de nubes de puntos 3D.