本发明公开了一种基于激光雷达辅助的视觉建图方法，包括以下步骤：收集移动设备运动过程中的激光雷达数据、图像数据、惯性传感器数据和里程计数据；采用激光SLAM方法遍历整个数据流；根据得到的位置信息，插值估计得到图像位置信息并构建KD Tree；对整个数据流的图像数据进行逐帧遍历，提取深度学习的特征信息；再次对整个数据流的图像数据进行逐帧遍历，利用KD Tree搜索获取当前帧邻近的图像帧集，然后对图像帧集中的图像帧两两进行特征匹配，并通过增量三角化生成3D地图点。本方案使得大场景建图不再受限，从整体上提高了地图的精度；同时本发明使用了更鲁棒的深度学习的特征信息，可以克服光照变化的影响，抗干扰能力更强。