Permasalahan penting yang dihadapi oleh pengembang kendaraan otomatis adalah kemampuan untuk mendeteksi dan mengetahui jarak kendaraan terhadap lingkungan sekitar kendaraan pada saat beroperasi. Permasalahan lainnya adalah jarak halangan dan kendaraan tidak hanya pada satu arah/sudut saja, melainkan dalam semua sudut dalam radian 360 derajat. Permasalah tersebut dapat diselesaikan menggunakan algoritma lokalisasi dan pemetaan ruang. Sistem lokalisasi dan pemetaan ruang dalam bidang robotika dikenal dengan nama SLAM yang merupakan kepanjangan dari simultaneous localization and mapping. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan informasi peta halangan sekitar robot dan merepresentasikan data tersebut dalam simulasi 3D secara realtime di simulator Gazebo, Mendapatkan data sistem odometry menyangkut posisi akhir dan arah robot terakhir dari posisi awal keberangkatan secara realtime, Menerapkan algoritma SLAM GMapping pada platform embedded linux di robot 2 roda differential drive.  Pengambilan data dilakukan dengan melakukan validasi hasil simulasi robot terhadap kondisi nyata halangan robot. Simulasi dilakukan melalui Simulaotr Gazebo yang langsung terhubung ke robot. Dari penelitian yang telah dilakukan bahwa algoritma program SLAM GMapping mampu secara simultan memetakan bentuk 2D bentuk halangan sekitar robot dan secara bersamaan memiliki informasi posisi akhir robor dari titik awal. Sensor Hokuyo 2D laser scanner sebagai input sensor mampu secara optimal mendeksi halangan yang diujikan dalam lingkungan ruang uji secara akurat dan realtime