La localización de robots es una tarea importante para la navegación de robots móviles. Existen muchos métodos enfocados en este tema. Algunos métodos se implementan en entornos interiores y exteriores. Sin embargo, la localización de robots en entornos sin textura sigue siendo una tarea desafiante. Esto se debe a que en estos entornos, la escena parece la misma en casi todas las posiciones. En este trabajo, proponemos un método que puede localizar robots en entornos sin textura. Utilizamos Histogramas de Gradientes Orientados (HOG) y descriptores de Características Robusta Acelerada (SURF) junto con información de profundidad para formar un descriptor multicaracterística Depth-HOG-SURF, que se utiliza posteriormente para la coincidencia de imágenes. Se aplica agrupamiento K-means para dividir toda la característica en grupos que se denominan colectivamente vocabulario visual. Todas las imágenes en la base de datos se codifican utilizando el vocabulario. Los resultados experimentales muestran un buen rendimiento del método propuesto.