El aumento de vehículos autónomos en la industria automotriz conducirá a mejores experiencias de conducción, al mismo tiempo que permitirá a los usuarios resolver problemas de navegación desafiantes. Alcanzar tales capacidades requerirá una atención tecnológica significativa y la ejecución impecable de diversas tareas complejas, una de las cuales es garantizar una localización y mapeo robustos. Las encuestas recientes no han proporcionado una descripción significativa y completa de los enfoques actuales en este campo. En consecuencia, esta revisión tiene como objetivo proporcionar una cobertura adecuada de los problemas que afectan a los vehículos autónomos en esta área, examinando los métodos más recientes para el mapeo y la localización, así como los problemas relacionados con la extracción de características y la seguridad de los datos. Primero, se presenta una discusión sobre los métodos contemporáneos de extracción de características relevantes de los sensores equipados y su categorización como métodos semánticos, no semánticos y de aprendizaje profundo. Concluimos que la representatividad, el bajo costo y la accesibilidad son restricciones cruciales en la elección de los métodos a adoptar para las tareas de localización y mapeo. En segundo lugar, la encuesta se centra en los métodos para construir un mapa del entorno de un vehículo, considerando tanto las soluciones comerciales como las académicas disponibles. El análisis propone una diferencia entre dos tipos de entornos, conocido y desconocido, y desarrolla soluciones en cada caso. En tercer lugar, la encuesta explora diferentes enfoques para la localización de vehículos y también los clasifica según sus características matemáticas y prioridades. Cada sección concluye presentando los desafíos relacionados y algunas direcciones futuras. El artículo también destaca los problemas de seguridad que probablemente se encontrarán en los vehículos autónomos, con una evaluación de posibles mecanismos de defensa que podrían prevenir ataques de seguridad en los vehículos. Finalmente, el artículo termina con un debate sobre los posibles impactos de la conducción autónoma, abarcando el consumo de energía y la reducción de emisiones, la contaminación acústica y lumínica, la integración en ciudades inteligentes, la optimización de infraestructuras y la mejora del software. Esta exhaustiva investigación tiene como objetivo fomentar una comprensión integral de las diversas implicaciones de la conducción autónoma en varios dominios.