In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur autonomen Erkundung und Kartographierung unbekannter Innenräume durch einen Flugroboter vorgestellt. Der verwendete innovative und echtzeitfähige SLAM-Algorithmus (engl. Simultaneous Localization And Mapping) basiert auf der Annahme überwiegend rechtwinklig strukturierter Umgebungen. Grundidee von SLAM-Verfahren ist die Fusion einzelner optischer Messungen des Roboters an verschiedenen Orten zu unterschiedlichen Zeiten. Die Einzelmessungen werden jeweils zu lokalen Karten verarbeitet, aus denen dann eine zusammenhängende Karte entsteht. Ein wesentliches Merkmal des hier vorgestellten Algorithmus ist, dass die Eingliederung einer Messung in die bis dato bekannte globale Karte iterationsfrei erfolgt. Als Flugplattform dient ein industrieller Quadrotor der durch eine selbst konstruierte Nutzlast ICAM (engl. Intelligent Control And Measurement Unit) erweitert wurde, um den autonomen Flugbetrieb zu ermöglichen. Da so alle für die Kartographierung und Navigation benötigten Algorithmen an Bord des Flugroboters implementiert werden können, ist während der Mission keine Verbindung zu einer Bodenstation erforderlich. Die erzielten Ergebnisse machen deutlich, dass die autonome Erkundung und Kartographierung von unbekannten Innenräumen durch einen Flugroboter möglich ist.