Robôs móveis têm uma grande gama de aplicações, incluindo veículos autônomos, robôs industriais e veículos aéreos não tripulados. Navegação móvel autônoma é um assunto desafiador devido à alta incerteza e nãolinearidade inerente a ambientes não estruturados, locomoção e medições de sensores. Para executar navegação autônoma, um robô precisa de um mapa do ambiente e de uma estimativa de sua própria localização e orientação em relação ao sistema de referência global. No entando, geralmente o robô não possui informações prévias sobre o ambiente e deve criar o mapa usando informações de sensores e se localizar ao mesmo tempo, um problema chamado Mapeamento e Localização Simultâneos (SLAM). As formulações de SLAM usam algoritmos probabilísticos para lidar com as incertezas do problema, e a abordagem baseada em grafos é uma das soluções estado-da-arte para SLAM. Por muitos anos os sensores LRF (laser range finders) eram as escolhas mais populares de sensores para SLAM. No entanto, sensores RGB-D são uma alternativa interessante, devido ao baixo custo. Este trabalho apresenta uma implementação de RGB-D SLAM com uma abordagem baseada em grafos. A metodologia proposta usa o Sistema Operacional de Robôs (ROS) como middleware do sistema. A implementação é testada num robô de baixo custo e com um conjunto de dados reais obtidos na literatura. Também é apresentada a implementação de uma ferramenta de otimização de grafos para MATLAB.