Para la construcción de mapas de entornos interiores desconocidos, en comparación con un solo robot, el mapeo colaborativo de múltiples robots tiene una mayor eficiencia. La fusión de mapas es uno de los problemas fundamentales en el mapeo colaborativo de múltiples robots. Sin embargo, en el proceso de fusión de mapas de cuadrícula, los métodos de procesamiento de imágenes como el emparejamiento de características, como método básico, se ven desafiados por una baja tasa de emparejamiento de características. Impulsado por este desafío, se propone un novedoso método de fusión de mapas basado en una caja suposicional que está construida por puntos rectos y líneas verticales. El documento extrae primero los puntos rectos de la caja suposicional seleccionada a partir del punto vertical que es la intersección de la línea vertical. En segundo lugar, basándose en las características comunes del borde entre los puntos rectos, se construye la caja suposicional en el mapa. Luego, se obtiene la matriz de transformación de acuerdo con el par de emparejamiento de cajas suposicionales. Finalmente, para errores de emparejamiento basados en la longitud de los pares, se utiliza un filtro de Kalman para optimizar la matriz de transformación. Los resultados experimentales muestran que este método puede fusionar eficazmente mapas en diferentes escenas y la tasa de emparejamiento exitoso es mayor que la de otras características.