提出了一种基于单目视觉和激光雷达的同步定位与制图融合语义信息的新方法,该方法利用从单目视觉中提取的特征和在激光雷达深度地图中的对应关系来获得相对于关键帧的姿态数据,同时对图像进行语义分割;通过从深度卷积神经网络CNN获得的语义特征来细化语义信息,地图中的每个点都与一个语义特征相关联,以执行语义引导的本地和全局姿态优化。提出的语义标记和SLAM的耦合具有更好的鲁棒性和准确性。在室内环境中对装备单目视觉和激光雷达的移动机器人进行验证实验,实验结果表明:该方法可以提高机器人导航精度,实现机器人智能自主导航,同时也可以提供语义信息的图像数据。