本发明提供了一种基于语义和多物体误差最小动态SLAM方法及机器人，SLAM方法包括：S1，获取参考帧RGB图像和当前帧RGB图像；S2，获取参考帧静态图像和当前帧静态图像；S3，获取每个物体区域对应的相机位姿估计矩阵；S4，对于每个相机位姿估计矩阵，求取其他物体区域基于该相机位姿估计矩阵的重投影误差，融合所有物体区域的重投影误差获得该相机位姿估计矩阵的综合投影误差；S5，选取综合投影误差最小的相机位姿估计矩阵为帧间最优相机姿态矩阵。获取每个相机位姿估计矩阵在其他物体区域的重投影误差，选择综合投影误差最小的相机位姿估计矩阵作为帧间最优相机姿态矩阵，提高相机位姿估计精度和建图的准确性。