Este artículo presenta una encuesta sobre técnicas de localización y mapeo simultáneos (SLAM) y fusión de datos para la detección de objetos y la percepción de escenas ambientales en vehículos aéreos no tripulados (UAV). Evaluamos críticamente algunas implementaciones actuales de SLAM en robótica y vehículos autónomos, así como su aplicabilidad y escalabilidad a los UAV. Se prevé que el SLAM sea una técnica potencial para la detección de objetos y la percepción de escenas que permita la navegación de los UAV a través de la estimación continua del estado. En este artículo, cerramos la brecha entre el SLAM y la fusión de datos en UAV, al tiempo que realizamos una encuesta exhaustiva de técnicas de detección de objetos relacionadas, como la odometría visual y la fotogrametría aérea. Comenzamos con una introducción a las aplicaciones donde la localización de UAV es necesaria, seguida de un análisis de la fusión de datos de sensores multimodales para combinar la información recopilada de diferentes sensores montados en UAV. Luego discutimos técnicas de SLAM como filtros de Kalman y filtros de Kalman extendidos para abordar la percepción de escenas, el mapeo y la localización en UAV. Los hallazgos se resumen para correlacionar el SLAM y la fusión de datos prevalentes y futuros para la navegación de UAV, y se discuten algunas vías para futuras investigaciones.