Los escenarios de crisis humanitaria suelen requerir una intervención de rescate inmediata. En muchos casos, las condiciones en el lugar pueden ser prohibitivas para que los rescatistas humanos brinden ayuda instantánea, debido a situaciones peligrosas, inesperadas y que amenazan a las personas. Estos escenarios son ideales para que los sistemas de robots móviles autónomos ayuden en la búsqueda e incluso en el rescate de individuos. En este estudio, presentamos un enfoque de colaboración sincrónica entre robots terrestres y aéreos, bajo el cual un Vehículo Aéreo No Tripulado (VANT) y un robot humanoide resuelven un escenario de Búsqueda y Rescate localmente, sin la ayuda de un Sistema de Navegación Global por Satélite (GNSS) comúnmente utilizado. Específicamente, el VANT utiliza una combinación de enfoques de Localización y Mapeo Simultáneos y OctoMap para extraer un mapa de ocupación 2.5D del área desconocida en relación con el robot humanoide. El robot humanoide recibe una posición objetivo en el mapa creado y ejecuta un algoritmo de planificación de rutas para estimar la trayectoria de navegación FootStep para alcanzar el objetivo. A medida que el robot humanoide navega, se localiza en el mapa mientras utiliza un algoritmo de Localización de Monte-Carlo adaptativo combinando datos de odometría local con observaciones de sensores del VANT. Finalmente, el robot humanoide realiza la detección visual del cuerpo humano utilizando datos de la cámara a través de una red neuronal preentrenada de Darknet. El esquema de colaboración robótica propuesto ha sido probado en un entorno exterior sin GNSS como prueba de concepto.