La reconstrucción 3D en tiempo real combinada con vehículos aéreos no tripulados (MAV) ha atraído una atención significativa en una variedad de campos, incluyendo el mantenimiento de edificios, la exploración geológica, el rescate de emergencia y la protección del patrimonio cultural. Si bien los MAV poseen las ventajas de velocidad y ligereza, también exhiben un fuerte desenfoque de imagen y recursos computacionales limitados. Para abordar estas limitaciones, este documento presenta un enfoque novedoso para la reconstrucción 3D en tiempo real, solo con profundidad, capaz de acomodar MAV de movimiento rápido. Nuestra principal contribución es un sistema SLAM denso que combina representación esparcida jerárquica de superficie y optimización de pose por enjambre de partículas. Nuestro sistema permite el seguimiento robusto del movimiento de cámaras de alta velocidad y facilita la escalabilidad a escenas grandes sin estar limitado por los recursos de memoria de la GPU. Nuestro marco de seguimiento de cámara robusto es capaz de acomodar movimientos rápidos de cámara y entornos variables únicamente confiando en imágenes de profundidad. Además, al integrar métodos de planificación de rutas, exploramos las capacidades de mapeo autónomo de MAV en entornos desconocidos con iluminación restringida. Nuestro sistema de reconstrucción eficiente es capaz de generar nubes de puntos altamente densas con resoluciones que varían de 2 mm a 8 mm en superficies de diferentes complejidades a tasas que se acercan a 30 Hz, completamente a bordo de un MAV. Evaluamos el rendimiento de nuestro método tanto en conjuntos de datos como en plataformas del mundo real y demostramos su superior precisión y eficiencia en comparación con métodos existentes.