Cet article présente un schéma d'asservissement visuel 3D direct pour l'alignement automatique de nuages de points (respectivement, objets) en utilisant des informations visuelles dans le domaine spectral. Plus spécifiquement, nous proposons une méthode d'alignement pour modèles/nuages de points 3D fonctionnant en estimant la transformation globale entre un nuage de point de référence et un nuage de point cible à l'aide d'une analyse des données dans le domaine harmonique. Une transformation de Fourier discrète 3D (TFD) dans R 3 est utilisée pour l'estimation de la translation et les harmoniques sphériques réelles dans SO(3) sont utilisées pour l'estimation de la rotation. Cette approche nous permet de dériver un contrôleur par asservissement visuel découplé à 6 degrés de liberté. Nous montrons ensuite comment cette approche peut être utilisée comme contrôleur d'un bras robotique pour exécuter une tâche de positionnement. Contrairement aux méthodes existantes d'asservissement visuel 3D, notre méthode fonctionne bien avec des nuages de points partiels et dans le cas de grandes transformations initiales entre la position initiale et désirée. De plus, l'utilisation de données spectrales (au lieu de données spatiales) pour l'estimation de la transformation rend notre méthode robuste au bruit induit par les capteurs et aux occlusions partielles. Notre méthode a été validée expérimentalement avec succès sur des nuages de points obtenus à l'aide d'une caméra de profondeur montée sur un bras robotique.