Existen varias técnicas conocidas para el SLAM: desde el SLAM "clásico" basado en el filtro de Kalman extendido, hasta los algoritmos modernos basados en gráficos. Nuestro laboratorio ha conseguido implementar su propio algoritmo SLAM que utiliza escaneos láser 3D como entrada. La novedad científica de este algoritmo se explica con la teoría de Dempster-Shafer en lugar de con la teoría bayesiana para representar el modelo de las células que componen el mapa. Según el enfoque clásico, cada celda tiene una determinada probabilidad de estar ocupada, mientras que la teoría de Dempster-Shafer permite almacenar varias masas en una celda y sugiere fórmulas para actualizar estas masas. La idea principal del proyecto es utilizar las masas en las celdas del mapa para encontrar las regularidades en este. Estas regularidades pueden representarse como bordes distintivos de los objetos o áreas formadas que corresponden a todo el objeto en el entorno. El objetivo de esta investigación es determinar si existen estas regularidades y, en caso afirmativo, describirlas.