基于视觉的室内场景定位与建图（VSLAM）在智能设备自主定位与导航领域内扮演着极为重要的作用，但是当前主流算法的回环检测及重定位环节上在动态光照情况下存在匹配丢失，严重影响定位累计误差的修正与建图精度。因此提出了基于一种改进的点云特征提取与匹配的定位方法，将由RGB图像得到的点云通过聚类的方法分割成一个个稳定区域，并建立基于面片特性及相互空间关系的场景特征描述，最后通过该特征描述进行两帧图像的数据关联及相机的定位，利用更具有鲁棒性的区域特征提取方法克服光照变化情况下的视觉定位不足问题。实验证明提出的方法不仅可以适应动态光照环境，而且定位效果优于目前主流的基于图像点特征的定位算法。