Mapeamento robótico consiste na aquisição de um modelo espacial do ambiente em que o robô se encontra. Para que o robô possa construir o modelo espacial, primeiro tem que ser capaz de caracterizar o espaço que o rodeia. Esta ação pode ser executada usando um conjunto diverso de equipamentos/sensores, incluindo câmaras; sensores de distância tais como sonares, laser, infravermelhos, radar; sensores táteis, bússolas e GPS. Contudo, todos os sensores estão sujeitos a erros de medição e limitações físicas. Estas limitações, como por exemplo o facto de a luz não atravessar paredes e outras oclusões, torna necessária a navegação pelo ambiente durante a construção do mapa. A navegação também se encontra sujeita a erros, tornado o processo de mapeamento e localização, com base nos controlos dos atuadores e medição do deslocamento, pouco fiáveis.
Para que os robôs do futuro possam ser enquadrados em ambientes humanos, possibilitando a substituição dos humanos ou a interação com os mesmos, é necessário que os robôs sejam capazes de tomar decisões sozinhos. No caso de mapeamento e localização, as decisões podem ser sobre o caminho que o robô deve tomar para chegar ao seu destino, ou como melhorar o mapa do ambiente, i.e., explorar partes ainda não exploradas. Para que os robôs tomem decisões, primeiro tem que entender o ambiente em que se encontram. Isto é verdade em ambientes perigosos para humanos, como locais depois de desastres naturais, ambiente noutros corpos celestes, como Marte ou a Lua, ou simplesmente em habitações e locais públicos.
Esta dissertação visa dotar um robô PIONEER 3D, simulado e real, da capacidade de construção de mapas do ambiente que o rodeia e de se localizar nesse mesmo ambiente, recorrendo à plataforma Robotic Operating System (ROS). De forma a realizar este objetivo global serão necessários diversos passos intermédios. Primeiramente, endereçar-se-á o mapeamento e posteriormente a localização. Para estes dois assuntos será feito um levantamento das técnicas existentes no estado da arte e serão selecionados algumas para implementação. Depois serão desenvolvidos os ambientes de teste e delineadas as experiências necessárias para validar os métodos implementados. Serão também definidas as métricas de desempenho para comparação dos diversos métodos implementados e escolha dos mais adequados à implementação final.