En los métodos actuales de SLAM visual, los mapas son representados mediante landmarks puntuales. Como la observación de un landmark puntual entrega sólo información angular sobre la cámara, se debe estimar una matriz de covarianza que considere todos los puntos para poder converger a una escala global. Sin embargo, como la complejidad computacional asociada al trabajo con matrices de covarianza crece de una forma cuadrática respecto al número de landmarks, la cantidad máxima de puntos con los cuales se puede trabajar n tiempo real está limitada a unos cientos. En este trabajo se propone un sistema de SLAM visual basado en el uso de los denominados landmarks cuerpo rígido. Un landmark cuerpo rígido representa la pose completa 6D (posición y orientación) de un cuerpo rígido en el espacio, y la observación de uno de estos landmarks proporciona información completa acerca de la pose de una cámara móvil. Cada landmarks cuerpo rígido es creado a partir de un conjunto de N landmarks puntuales mediante el colapso de 3N componentes del estado en 7 nuevas componentes del estado, además de un conjunto de parámetros que describe la forma del landmark. Los landmark cuerpo rígido son representados y estimados usando puntocuaterniones, los cuales son introducidos en este trabajo. Mediante el uso de los landmarks cuerpo rígido, el tiempo de ejecución del sistema de SLAM puede reducirse hasta un 5.5% a medida que la cantidad de landmarks aumenta. El sistema SLAM propuesto es validado y simulado en secuencias de video reales. El método propuesto puede ser extendido a cualquier sistema de SLAM que se base en el uso de landmarks puntuales, incluyendo aquellos generados mediante sensores láser.