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针对FastSLAM2.0算法粒子退化和粒子耗尽的问题,提出一种基于类电磁机制优化的FastSLAM2.0算法.该算法用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)替代拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)估计后验位姿提议分布减少模型线性化误差,提高采样粒子的质量;在重采样中模拟电磁场中带电粒子之间吸引排斥机制,把采样粒子看成带一定电荷量的电子,通过类电磁吸引力驱动粒子集朝高似然区域移动,使之较快分布在机器人真实位姿附近,缓解粒子退化问题,同时,