La localización y mapeo simultáneos (SLAM) en vehículos no tripulados, como drones, tiene un gran potencial de usabilidad en aplicaciones versátiles. Al operar SLAM en escenarios de múltiples drones, la recopilación y el intercambio de datos del mapa y la derivación de mapas convergentes son problemas importantes (considerados como el cuello de botella del sistema). Este documento presenta un enfoque novedoso que utiliza los conceptos de tecnología de registro distribuido (DLT) para habilitar la convergencia de mapas en línea de múltiples drones sin una estación centralizada. Dado que la DLT permite a cada agente asegurar una base de datos colectiva de transacciones válidas, el SLAM potenciado por DLT puede permitir que cada dron asegure datos de mapas 3D globales y utilice estos datos para la navegación. Sin embargo, la DLT basada en bloques, un llamado blockchain, puede no encajar bien en el SLAM de múltiples drones debido a la estructura de datos restringida, el consenso discreto y el alto consumo de energía. Por lo tanto, diseñamos un sistema SLAM de múltiples drones que construye una base de datos de mapas basada en DAG y filtra los puntos 3D ruidosos según la filosofía de DLT, llamado DAGmap. Considerando las diferencias entre las transacciones de moneda y las construcciones de datos, diseñamos una nueva estrategia para la organización de datos, validación y un marco de consenso bajo la filosofía de DLT basada en DAG. Realizamos un análisis numérico del sistema propuesto con una cámara comercial y drones.