본 연구는 저렴한 4 방향 단일 포인트 라이다를 사용하여 RGB-D 카메라의 짧은 측정 거리 제한 및 시야각의 한계를 보완하는 새로운 SLAM 알고리즘을 제안한다. 4 방향 단일 포인트 라이다는 최대 40m의 거리를 감지하며 한 번의 스캔 당 4 개의 거리만 측정 가능하다. 실내에서 흔히 볼 수 있는 개방된 공간에서는 L-SLAM과 같은 RGB-D SLAM이 RGB-D 카메라의 한계로 인해 카메라의 3차원 자세를 정확하게 추정하지 못 한다. 본 연구에서는 4 방향 단일 포인트 라이다를 사용하여 RGB-D 카메라의 측정 가능거리에 포함되지 않는 벽들까지 감지하여 신뢰성 있는 실내 Manhattan world (MW) 지도를 구축하면서 동시에 6-DoF 카메라 포즈를 추정한다. 또한 실내 MW 환경의 구조적 규칙성을 활용함으로써 4 방향 단일 포인트 라이다의 희소 측정으로 인한 SLAM의 어려운 문제를 극복한다. 이러한 결과로 선형 칼만 필터 프레임워크를 사용하여 실내의 추출 가능한 특징점이 적은 환경에서도 L-SLAM의 강력한 성능을 유지하면서 응용 범위를 확장한다. 개방된 공간을 포함한 다양한 실내 MW 공간에서의 실험 결과는 다른 최신 SLAM 방법과 비교할만한 성능을 증명한다.