Esta tese aborda o problema de localização e mapeamento simultâneos com seguimento de objetos em movimento (SLAMMOT) com aplicação em veículos aéreos não tripulados, quando inseridos em ambientes dinâmicos e com comportamentos não determinísticos. Na primeira parte desta dissertação é apresentada a formulação de um filtro num referencial inercial como solução para o problema de SLAMMOT. A solução proposta incluí a implementação de uma versão modificada de um algoritmo de seguimento de múltiplas hipóteses para a associação dos dados adquiridos, o uso de um método de interação de múltiplos modelos para a deteção e seguimento de objetos em movimento (MO), e a fusão de dados é realizada utilizando um filtro de Kalman extendido, devido ao comportamento não linear das dinâmicas do sistema considerado. A consistência e desempenho deste filtro são demonstrados com resultados de simulação, que são depois validados com resultados experimentais, obtidos utilizando um quadrotor equipado com uma câmara com medidas de profundidade. Na segunda parte da tese é apresentada a formulação de um novo filtro no espaço do sensor como solução para o problema de SLAMMOT, que se baseia nos mesmos métodos para associação de dados, deteção e seguimento de MO. No entanto, visto que o filtro é descrito no espaço do sensor, num referencial solidário com o veículo, as dinâmicas do sistema são formuladas de modo a serem consideradas lineares, pelo que é usado um filtro de Kalman para a fusão de dados. A convergência e a eficácia deste filtro são confirmadas com resultados da simulação.