La localización de alta fiabilidad es esencial para los vehículos autónomos de minería subterránea, ya que una posición inexacta provoca riesgos de colisión y limita el despliegue en entornos críticos para la seguridad. La localización en minería subterránea enfrenta desafíos únicos: túneles de kilómetros de longitud sin señal restringen las tecnologías tradicionales, mientras que el ruido no gaussiano inducido por el deslizamiento de las ruedas y los fallos de localización en túneles degradados geométricamente reducen aún más la precisión, problemas que los métodos existentes no pueden abordar simultáneamente. Para resolver estos cuellos de botella, este estudio desarrolla un sistema de posicionamiento auto-corrector adaptado a escenarios para vehículos autónomos subterráneos, fusionando datos de sensores a bordo de múltiples fuentes para suprimir el ruido por deslizamiento y garantizar la robustez en entornos con deficiencia de características. Proponemos un sistema de filtrado en cascada de tres etapas: primero fusiona datos de LiDAR, IMU, velocidad de las ruedas y ángulo de dirección para un marco auto-contenido, luego añade dos módulos dedicados para los desafíos centrales. Para el ruido por deslizamiento de las ruedas, un algoritmo de estimación previa anti-deslizamiento integra modelos cinemáticos con datos de IMU, además de un mecanismo de compensación por deslizamiento adaptado a superficies de mina de baja adherencia para garantizar una estimación de estado fiable y eliminar desviaciones por deslizamiento. Para los fallos en túneles degradados geométricamente, un algoritmo anti-degradación utiliza restricciones de regularización derivadas de la degradación de nubes de puntos y filtrado de Kalman regularizado para permitir actualizaciones de posicionamiento estables. Los experimentos muestran que el sistema logra una precisión de sub-metro y cobertura total en el subsuelo, con un rendimiento mejorado bajo deslizamiento severo de ruedas y en zonas con deficiencia de características. Este trabajo llena el vacío en la localización auto-contenida de alta fiabilidad para vehículos de minería subterránea de escala kilométrica y proporciona un paradigma orientado a la seguridad para la escalabilidad de vehículos autónomos, alineándose con las demandas críticas de seguridad en la conducción en escenarios.