Los robots móviles autónomos se han convertido recientemente en una solución popular para automatizar tareas de limpieza. En una aplicación, el robot limpia un espacio de suelo al recorrerlo y cubrirlo completamente. Mientras cumple su tarea, dicho robot puede crear un mapa de su entorno. Para entornos domésticos interiores, estos mapas a menudo consisten en habitaciones conectadas por pasillos. Segmentar el mapa en estas habitaciones tiene varios usos, como la planificación jerárquica de las tareas de limpieza por parte del robot, o la definición de planes de limpieza por parte del usuario. Especialmente en esta última aplicación, la segmentación de habitaciones generada por el robot debe coincidir con la comprensión humana de las habitaciones. Aquí, presentamos un método novedoso que resuelve este problema para el grafo de un mapa topométrico: primero, un clasificador identifica aquellos bordes del grafo que cruzan una frontera entre habitaciones. Este clasificador utiliza datos de múltiples sensores del robot, como mediciones de obstáculos e imágenes de la cámara. A continuación, intentamos segmentar el mapa en estos bordes de frontera de habitaciones utilizando agrupamiento de grafos. Al entrenar el clasificador con datos anotados por el usuario, esto produce una segmentación de habitaciones similar a la humana. Optimizamos y probamos nuestro método en numerosos mapas realistas generados por nuestro prototipo de robot de limpieza y su versión simulada. En general, encontramos que nuestro método produce segmentaciones de habitaciones más similares a las humanas en comparación con el simple agrupamiento de grafos. Sin embargo, las fronteras de habitaciones inusuales que difieren de los datos de entrenamiento siguen siendo un desafío.