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同時定位與地圖構建（SLAM）作為機器人領域的硏究熱點，近年來取得了快速發展，但多數SLAM方法未考慮應用場景中的動態或可移動目標。針對該問題，提出一種適用于動態場景的SLAM方法。將基于深度學習的目標檢測算法引入到經典ORB_SLAM2方法中，將特征點分為潛在動態特征點和非潛在動態特征點，基于非潛在動態特征點計算運動模型，篩選岀應用場景中的靜態特征點并實現位姿跟蹤，利用非潛在動態特征點中的靜態特征點進行地圖構建。KITⅠ和TUM數據集上的實驗結果表明，與 ORB SLAM2系統相比，該方法能夠提高跟蹤軌跡精度與地圖的適用性。
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