本发明涉及一种面向动态场景的点线融合语义SLAM方法，包括以下步骤：(1)将RGBD相机采集到的RGB图像，通过语义分割网络分割出场景中的动态物体；同时对采集得到的深度图像进行聚类，得到当前图像的语义分割网络分割结果和深度图聚类结果；(2)对步骤(1)中获取的RGB图像同时提取点特征和线特征，对特征点进行完整保留不做处理，同时对线特征进行预处理，得到点特征和预处理后的线特征；(3)结合步骤(1)中获得到的语义分割网络分割结果和深度图聚类结果，对步骤(2)中获取的点特征和预处理后的线特征进行筛选，将位于动态物体上的点、线特征进行剔除，得到静态点、线特征；(4)通过步骤(3)中得到的静态点、线特征在动态场景下，进行比经典方法更稳定、精确的相机位姿估计。