针对传统ORB-SLAM2算法在动态场景下的关键帧信息不足问题，提出了一种基于RGBD相机的改进关键帧选取算法。通过增加帧间运动量和转角因数筛选关键帧，并优化特征点跟踪，提高了关键帧选取的准确率；在原有三线程基础上，新增稠密建图和八叉树线程，构建稠密点云地图并压缩成八叉树地图；最后在TUM数据集上验证了算法的有效性。结果表明，改进关键帧选取的ORB-SLAM2算法在保证系统实时性的同时，显著提升了系统跟踪定位精度，降低了轨迹误差，构建的八叉树地图内存占用低，可直接于机器人导航规划。