Este Trabajo Fin de Grado (TFG) aborda el problema de navegación local con percepción tridimensional del entorno, empleando métodos de representación interna que alivian la carga computacional de mapas de nubes de puntos. Centrándose en la navegación en entornos terrestres, este trabajo enfrenta desafíos únicos como la variabilidad de los entornos y obstáculos estáticos y dinámicos. La introducción de mapas probabilísticos 3D representa un avance significativo sobre los métodos tradicionales de mapeo 2D, ofreciendo una representación más rica y detallada del entorno que mejora la planificación de rutas y la evitación de obstáculos. Se desarrollará un sistema de navegación local autónoma para vehículos terrestres utilizando mapas probabilísticos 3D, con el fin de permitir una navegación segura y eficiente en entornos desconocidos y dinámicos. Esto implicará integrar el Robot Operating System (ROS) para la gestión del vehículo, crear y utilizar mapas tridimensionales, implementar un algoritmo de navegación reactiva para la evitación de obstáculos, y utilizar tecnologías como Gazebo, Husky, Octomap y Octrees. Además, se realizarán pruebas en diferentes entornos para validar la robustez y precisión del sistema.