تعتمد معظم أساليب تحديد المواقع والخرائط المتزامنة البصرية (SLAM) المتاحة حاليًا بشكل كبير على افتراضات البيئة الساكنة، مما يؤدي إلى انخفاض ملحوظ في دقة التحديد في البيئات الديناميكية. ولحل هذه المشكلة، نقترح في هذا البحث طريقة SLAM الدينامية على مستوى الكائنات تجمع بين كشف الأهداف وطرق تدفق الضوء. تستخدم هذه الطريقة كشف الأهداف للحصول على معلومات عن الأشياء، مع تجميع تدفق الضوء وتقنية إعادة الصور للكائنات لتحديد خصائص الحركة والسكون للأشياء، وإزالة نقاط الملامح على الأجسام الديناميكية. ثم، يتم البحث عن أفضل علاقة تطابق بين كائنات الاكتشاف والكائنات في الخريطة. ثم، يتم تحسين الأجسام الساكنة في الإطارات الرئيسية، مع اقتراح استراتيجية تحسين سطح الثانوي الديناميكي لتحسين نموذج سطح الثانوي الديناميكي في خريطة الكائنات وتتبع مسار حركة الأجسام الديناميكية. في النهاية، إعادة بناء خلفية ساكنة كثيفة. تشير التجارب على مجموعات بيانات Bonn وTUM إلى أن دقة الموقف المطلق لطريقة البحث في هذا البحث ترتفع حوالي 44.3٪، وترتفع دقة الموقف النسبي حوالي 19.0٪. تشير نتائج التجربة إلى أن طريقة البحث في هذا البحث يمكن أن تحقق تحديدًا أكثر دقة وثباتًا في البيئات الديناميكية. لتحقيق أداء النظام على الإنترنت بشكل أفضل، أجرينا أيضًا اختبارًا على هذا النظام في بيئة ديناميكية حقيقية، وحققنا النتائج المتوقعة.

البيئة الديناميكية؛ تحديد المواقع والخرائط المتزامنة؛ تدفق الضوء؛ سطح ثانوي؛ كشف الكائنات