传统的的SLAM定位算法都是基于静态环境假设的，当环境中包含运动的物体（行驶汽车、行人）时，定位精度会大大降低。RANSAC算法可以有效剔除误差较大的数据，但当动态物体的区域过大时，RANSAC算法也会失效，所以识别场景中的动态物体，进而剔除该区域的特征点，对提升系统的鲁棒性及定位精度具有重要的意义。