Para moverse de forma automática, los robots móviles suelen necesitar reconocer primero su entorno de trabajo. La localización y mapeo simultáneos (SLAM) se ha convertido recientemente en un campo de investigación importante, mediante el cual el robot puede generar un mapa mientras se mueve. Tanto los métodos de mapeo bidimensional (2D) como tridimensional (3D) se han desarrollado considerablemente con alta precisión. Sin embargo, los mapas 2D no pueden reflejar la información espacial del entorno y el mapeo 3D requiere mucho tiempo de procesamiento. Además, los métodos SLAM convencionales basados en mapas de cuadrícula tardan mucho tiempo en eliminar los objetos móviles del mapa y es difícil eliminar los objetos móviles potenciales. En este documento, se propone un método de mapeo 2D que se integra con información 3D basada en mapas de cuadrícula de área ocupada inmóvil. Los objetos en el espacio 3D son reconocidos y su información espacial (por ejemplo, formas) y propiedades (objetos móviles u objetos móviles potenciales como personas que permanecen quietas) se proyectan en el plano 2D para actualizar el mapa 2D. Utilizando el método de mapa de cuadrícula de área ocupada inmóvil, los objetos estáticos reconocidos se reflejan rápidamente en el mapa mediante la actualización de la probabilidad de ocupación del área inmóvil con un alto coeficiente. Mientras tanto, los objetos móviles y los objetos móviles potenciales reconocidos no se utilizan para actualizar el mapa. Los objetos desconocidos se reflejan en el mapa 2D con una probabilidad de ocupación de área inmóvil más baja para que puedan eliminarse rápidamente una vez que se reconozcan como objetos móviles o comiencen a moverse. La efectividad de nuestro método se demuestra mediante experimentos de mapeo en un entorno interior dinámico utilizando un robot móvil.