Este proyecto se basa en el problema de localizar un robot en un entorno sin acceso de señales de GPS, centrándose en la inspección dentro de un colector de saneamiento. El objetivo principal del trabajo fue investigar, evaluar y seleccionar las tecnologías de censado y algoritmos más adecuados para generar una odometría robusta que permita ubicar al robot durante su trayectoria. Para ello, se desarrolló una solución basada en el sistema operativo robótico (ROS) y el software RTABMap, implementando estrategias de fusión de sensores que integran cámaras, LiDAR y unidades de medición inercial. La validación de la solución se llevó a cabo mediante una metodología experimental basada en una primera parte en simulación con Gazebo y un robot Husky UGV. Y una segunda parte con datos reales, obtenidos de una inspección en un colector de saneamiento de Montevideo. Se realizaron pruebas sistemáticas ajustando parámetros para diferentes estrategias de odometría (Visual, ICP y combinadas), evaluando el desempeño mediante métricas de error de trayectoria. Los resultados en simulación destacaron la estrategia RGB+D con ICP como la de mejor precisión (con un error cuadrático medio de 0.10m), mientras que en el entorno real se logró una precisión de localización con un error cuadrático medio de 3.58m, un margen superior al de los sistemas GPS convencionales, demostrando la viabilidad de la solución para tareas de inspección en los colectores de saneamiento.