Este documento presenta un método de SLAM visual activo que considera la incertidumbre en las mediciones y el estado para la exploración espacial en entornos de búsqueda y rescate urbanos. Se estudia un método de evaluación de la incertidumbre basado en la Matriz de Información de Fisher (FIM) desde la perspectiva de evaluar la incertidumbre de localización de los sistemas SLAM. Con la ayuda de la Matriz de Información de Fisher, se deriva el Límite Inferior de Cramér-Rao (CRLB) de la incertidumbre de pose en el sistema de SLAM visual estéreo para describir el límite de la incertidumbre de pose. Se introducen criterios de optimalidad para evaluar cuantitativamente la incertidumbre de localización. Se proponen un método de selección de información de odometría y un método de selección de información de ajuste de paquete local basado en la Información de Fisher para encontrar las mediciones con baja incertidumbre para la localización y el mapeo en el proceso de búsqueda y rescate. Al adoptar el método anterior, se mejora la eficiencia computacional del sistema mientras que la precisión de localización es equivalente a la del clásico ORB-SLAM2. Además, mediante la incertidumbre cuantificada de las poses locales y los puntos del mapa, se definen el nodo unario generalizado y el borde unario generalizado para mejorar la eficiencia computacional en el cálculo de la incertidumbre del estado local. Además, se propone un planificador de cierre de bucle activo que considera la incertidumbre del estado local para aprovechar la incertidumbre en la asistencia a la exploración espacial y la toma de decisiones de los MAV, lo que beneficia la mejora del rendimiento de localización de los MAV en entornos de búsqueda y rescate. Se realizan simulaciones y pruebas de campo en diferentes escenarios desafiantes para verificar la efectividad del método propuesto.