En esta tesis se presenta una metodología que permite a un robot en un ambiente desconocido ir levantando un mapa en forma incremental a medida que explora su entorno y simultáneamente localizarse en el mapa. Esto es conocido como el problema SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) el cual es solucionado utilizando como herramienta de estimaci´on el filtro extendido de Kalman (EKF Extended Kalman Filter). La soluci on al problema SLAM es considerada una pieza clave en la obtenci on de un sistema rob otico verdaderamente autónomo.