Com o advento de novas tecnologias e o barateamento de componentes eletrônicos, a facilidade de aquisição de um smartphone tem crescido a cada dia. Atualmente, os smartphones são detentores de processamento computacional com capacidade semelhante ou superior à alguns computadores no mercado. Com isso, trabalhos como como Santos, Tarrataca e Cardoso (2010) demonstram a viabilidade do uso de smartphones na robótica e, como tal, este trabalho almeja aplicar uma técnica probabilística para solucionar o problema de SLAM em uma arquitetura Cellbot, onde o acionamento é realizado por um sistema embarcado e o processamento é feito em um smartphone. A proposta deste trabalho consiste em uma abordagem baseada no sinal de Wi-Fi, usando a informação do RSS (Received Signal Strength) recebida pelos nós transmissores (Pontos de Acesso) para o problema de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). A solução apresentada é baseada no Filtro de Kalman Estendido utilizando apenas os RSS provindos de diferentes transmissores no cenário. O sistema em questão considera que o robô navega em um ambiente desconhecido onde recebe diferentes sinais de Wi-Fi com correspondência conhecida. A partir do uso da odometria e dos sinais Wi-Fi recebidos, o robô localiza a posição de cada um dos transmissores Wi-Fi bem como a si mesmo. Os resultados iniciais realizados por meio do simulador VREP demonstraram a viabilidade da aplicação.