针对动态物体严重干扰同时定位与建图（SLAM）系统正常运行的问题，提出一种基于目标检测和特征点关联的动态视觉SLAM算法。首先，利用YOLOv5目标检测网络得到环境中潜在动态物体的信息，并基于简易目标跟踪对图像漏检进行补偿；其次，为解决单一特征点的几何约束方法易出现误判的问题，依据图像的位置信息和光流信息建立特征点关联，再结合极线约束判断关系网的动态性；再次，结合两种方法剔除图像中的动态特征点，并用剩余的静态特征点加权估计位姿；最后，对静态环境建立稠密点云地图。在TUM（Technical University of Munich）公开数据集上的对比和消融实验的结果表明，与ORB-SLAM2和DS-SLAM（Dynamic Semantic SLAM）相比，所提算法在高动态场景下的绝对轨迹误差（ATE）中的均方根误差（RMSE）分别至少降低了95.22%和5.61%。可见，所提算法在保证实时性的同时提高了准确性和鲁棒性。
