En vista del sistema de localización y mapeo simultáneo (SLAM) basado en características de punto-línea tradicional, que tiene un rendimiento débil en precisión y no puede procesarse en tiempo real bajo condiciones de textura interior débil y cambios de luz y sombra, este documento propone un método de SLAM inercial basado en visión de punto-línea para interiores con textura e iluminación débiles. En primer lugar, basándonos en el filtrado bilateral, aplicamos la extracción de características de punto mediante características robustas aceleradas (SURF) y algoritmos de vecinos más cercanos rápidos (FLANN) para mejorar la robustez del resultado de extracción de características de punto. En segundo lugar, establecemos una estrategia de selección de umbral de densidad mínima y parámetro de supresión de longitud de características de línea, y consideramos la coincidencia de características de línea con restricciones geométricas para mejorar la eficiencia del procesamiento de características de línea. Y los parámetros y sesgos de la inercia visual se inicializan basándose en el método de estimación posterior máxima. Finalmente, los experimentos de simulación se comparan con el algoritmo de odometría visual-inercial monocular acoplada estrechamente utilizando características de punto y línea (PL-VIO). Los resultados de la simulación demuestran que el método de SLAM inercial propuesto basado en visión de punto-línea para interiores con textura e iluminación débiles puede operar de manera efectiva en tiempo real, y su precisión de posicionamiento es un 22% más alta en promedio y un 40% más alta en el escenario donde cambian las condiciones de iluminación y la imagen se difumina.