Para una navegación segura de UAV y para evitar colisiones, es esencial tener una percepción precisa y en tiempo real del entorno que rodea al UAV, como la detección de áreas libres y el reconocimiento de obstáculos dinámicos y estáticos. El sistema de percepción del UAV necesita reconocer información como la posición y la velocidad de todos los objetos en el área local circundante, independientemente del tipo de objeto. Al mismo tiempo, también es esencial una representación basada en probabilidades que tenga en cuenta el ruido del sensor. Además, se requiere un diseño de software con un uso eficiente de la memoria y un tiempo de operación, considerando las limitaciones de hardware de los UAV. En este documento, proponemos un algoritmo de generación de Mapa Dinámico Local 3D (LDM) para un sistema de percepción para UAV. El LDM propuesto utiliza un búfer circular como estructura de datos para garantizar un bajo uso de memoria y una rápida velocidad de operación. Se crea un mapa de ocupación basado en probabilidades utilizando datos del sensor y se calculan la posición y la velocidad de cada objeto a través de la agrupación entre vóxeles de la cuadrícula utilizando el mapa de ocupación y la estimación de velocidad basada en un filtro de partículas. Los objetos se predicen utilizando la posición y la velocidad de cada objeto y esto se refleja en el mapa de ocupación. Este proceso se repite continuamente y el entorno de vuelo del UAV puede expresarse en un mapa de cuadrícula tridimensional y el estado de cada objeto. Para la evaluación del LDM propuesto, construimos entornos de simulación y el UAV para vuelo al aire libre. Como factor de evaluación, se evalúa la precisión de la cuadrícula de ocupación y se comparan la velocidad real y la velocidad estimada.