Denne masteroppgaven gir en oversikt over eksisterende lidarbasert SLAM-metoder somkan passe til en autonom ferge, beskriver et datainnsamlingseksperiment ved hjelp aven halvskala prototype-ferge og presenterer og analyserer SLAM-resultater. Tre SLAM-algoritmer tilgjengelige som ̊apen kilde via ROS-community, kjøres p ̊a de innsamledelidar-dataene.Oppgavens data ble logget ved bruk av en 3D-LIDAR, en GNSS-mottaker og et treghet-snavigasjonssystem som fungerende IMU. Eksperimentet ble satt opp slik at de registrertedataene kunne bli kjørt p ̊a nytt for ̊a simulere ulike scenarier antatt sannsynlig for en op-erativ autonom passasjerferge.Resulterende kart og posisjonsestimatene av algoritmene vil bli kjørt p ̊a forskjellige datasettog evalueres i forhold til ground truth data. Resultatene vil bli evaluert, i tillegg til envurdering av hvorvidt SLAM-algoritmen anses tilstrekkelig egnet til ̊a fungere som enløsning for en autonom ferge. Ideer om hva som fungerer og hva som ikke fungerer vil blidiskutert, og dermed representerer avhandlingen et fundament som andre kan bygge p ̊amot en SLAM-løsning for nevnte form ̊al.