本发明涉及一种动态环境下基于点线特征的语义SLAM方法，有如下步骤：通过语义分割网络对输入图像进行分割，获得各物体掩码，并将将动态物体的掩码部分去除，得到初步的去除动态物体后的图像；对去除先验动态的图像进行提取点特征，所述的点特征提取采用ORB特征点；对去除先验动态的RGB图片进行线特征提取，所述的线特征提取采用LSD直线特征提取；计算ORB特征点的描述子，采用快速最近邻算法进行特征点匹配；计算直线段的LBD二进制描述子，采用外观一致性验证和几何一致性验证进行线特征匹配。本发明通过点线特征和语义信息结合去除动态的方式，提高了SLAM方法在高动态的环境中运行的精度和鲁棒性，在高动态环境下精度大幅度提高。