Con el rápido desarrollo de la robótica y la investigación en profundidad de la tecnología de navegación automática, los robots móviles se han aplicado en una variedad de campos. La construcción de mapas es uno de los enfoques de investigación centrales en el desarrollo de robots móviles. En este artículo, proponemos un método de calibración de mapas autónomo utilizando puntos de referencia de posicionamiento por luz visible (VLP) y Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM). Un mapa de disposición del entorno a percibir es calibrado por un robot que rastrea al menos dos puntos de referencia montados en el lugar. Al mismo tiempo, se registra la posición del robot en el mapa de ocupación generado por SLAM. Las dos secuencias de posiciones se sincronizan mediante sus marcas de tiempo y el mapa de ocupación se guarda como un mapa de sensor. Luego se realiza un método de transformación de mapas para alinear la orientación de los dos mapas y calibrar la escala del mapa de disposición para que coincida con la del mapa de sensor. Después de la calibración, la información semántica en el mapa de disposición se mantiene y la precisión se mejora. Se realizan experimentos en el sistema operativo de robots (ROS) para verificar el método de calibración de mapas propuesto. Evaluamos el rendimiento en dos mapas de disposición: uno con alta precisión y el otro con precisión aproximada de las estructuras y la escala. Los resultados muestran que la precisión de navegación se mejora en 24.6 cm en el mapa de alta precisión y en 22.6 cm en el mapa de precisión aproximada, respectivamente.