En el caso de la localización y mapeo simultáneos, la planificación de rutas y la navegación se basan en datos capturados por múltiples sensores, incluidas cámaras integradas. Hoy en día, los dispositivos móviles frecuentemente tienen más de una cámara con campos de visión superpuestos, lo que lleva a soluciones donde también se puede recopilar información de profundidad junto con datos de color RGB ordinarios. Usando estos sensores RGB-D, se pueden registrar nubes de puntos bidimensionales y tridimensionales desde los dispositivos móviles, que proporcionan información adicional para la localización y el mapeo. El método de emparejamiento de nubes de puntos durante el movimiento del dispositivo es esencial: reducir el ruido mientras se tiene un tiempo de procesamiento aceptable es crucial para una aplicación en la vida real. En este artículo, presentamos un nuevo método basado en ISVD para la estimación de desplazamiento, utilizando puntos clave detectados por los detectores de características SURF y ORB. El algoritmo ISVD es un procedimiento de ajuste basado en la resolución SVD, que elimina los valores atípicos de las nubes de puntos que se van a ajustar en varios pasos. El método desarrollado elimina estos puntos atípicos en varios pasos, en cada iteración examinando el error relativo de los pares de puntos y luego reduciendo progresivamente el error máximo para el siguiente paso de emparejamiento. Una ventaja sobre los métodos relevantes es que este método siempre da el mismo resultado, ya que no se incluyen pasos aleatorios.