一种基于语义逆深度滤波的实时语义地图构建方法，包括以下步骤：(1)通过相机视觉传感器采集图像，并对采集到的图像进行ORB特征提取和语义分割；(2)针对步骤(1)中提取的ORB特征和语义分割结果，通过融合了语义逆深度滤波的跟踪线程得到动态场景下的相机位姿，并筛选出关键帧；(3)根据步骤(2)中得到的相机位姿和关键帧创建点云，并根据语义分割结果删除动态点，实时构建动态场景下的稠密点云模型。本发明利用基于深度学习的语义逆深度滤波技术赋予了地图语义信息，并通过语义信息的辅助建图提高了稠密重建地图的精度，增强了机器人对自身所处环境的理解；本发明相比于传统的基于静态世界假设的地图构建技术应对动态场景能力更强，对动态场景的实时稠密重建效果好。