摘要
水下机器人目标跟踪是海洋开发和军事领域的关键技术之一，其在复杂多变的水下环境中面临着噪声干扰、目标丢失等挑战。
鲁棒UKF算法作为一种非线性滤波算法，具有良好的鲁棒性和跟踪精度，近年来在水下机器人目标跟踪领域受到广泛关注。
本文首先介绍了水下机器人目标跟踪的研究背景和意义，并对水下目标跟踪的特点、挑战以及现有方法进行了综述。
然后，重点阐述了鲁棒UKF算法在水下机器人目标跟踪中的应用，包括传统UKF算法原理、存在问题、鲁棒性分析以及改进策略等。
最后，对鲁棒UKF算法在水下机器人目标跟踪领域的未来发展趋势进行了展望。
关键词：水下机器人；目标跟踪；鲁棒UKF算法；非线性滤波；噪声干扰
随着海洋资源开发和国家安全的日益重视，水下机器人作为一种重要的工具，在海洋探索、资源勘探、环境监测、军事侦察等领域发挥着越来越重要的作用。
水下目标跟踪是水下机器人完成各种任务的关键技术之一，其目标是实时估计目标的状态信息（如位置、速度等），为机器人的决策和控制提供依据。
水下目标跟踪是指利用水下机器人搭载的传感器获取目标信息，并根据目标运动模型和传感器观测模型，对目标的运动轨迹进行估计的过程。
与陆地环境相比，水下环境更加复杂多变，存在着光线昏暗、声速变化、噪声干扰等不利因素，给水下目标跟踪带来了严峻挑战。
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