针对视觉即时定位与地图构建在动态环境中鲁棒性失效的问题，提出一种基于目标检测和动静点分离的视觉即时定位与地图构建技术。使用目标检测算法YOLO v5对图像预处理，获取动态目标物的图像区域。在图像区域划分的基础上，对框外区域使用随机抽样一致性算法剔除外点。根据点的运动规律分离框内区域的动点和静点，在光束法平差优化中对可用静点赋以权重。为了在建图中滤除动态信息，仅保留框外区域的点云显示。通过性能测试确认，所提出的方法在数据集中表现出较高的精度和鲁棒性，整体上优于同类算法。
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