Para poder navegar de manera segura en un entorno desconocido, un robot autónomo móvil debe poder construir una representación del ambiente (mapeo) en el cual se mueve, al mismo tiempo que estima su posición (localización). Este problema es conocido en la robótica móvil como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).

Un mayor nivel de detalle del entorno (mapa) resultará en una posible mejora en los algoritmos de navegación del robot, permitiéndole esquivar obstáculos con una precisión mayor, obteniendo trayectorias más seguras y óptimas.

En este trabajo se propone un sistema de SLAM denso basado en visión estéreo que resulta de la inclusión de un módulo de densificación al sistema de SLAM S-PTAM del estado del arte. El sistema de SLAM resultante es capaz de generar un mapa denso del entorno al mismo tiempo que estima la localización de la cámara. Los experimentos muestran que el método realiza una densificación local precisa del mapa de manera online.