摘要
水下机器人作为探索和开发海洋的重要工具，在海洋资源勘探、环境监测、水下救援等领域发挥着至关重要的作用。
目标跟踪是水下机器人执行任务的关键技术之一，其目标是实时估计目标的状态信息，为机器人的决策和控制提供依据。
然而，水下环境复杂多变，存在噪声干扰严重、传感器信息受限等挑战，传统目标跟踪算法难以满足水下机器人对跟踪精度和鲁棒性的要求。
针对上述问题，本文提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波（UKF）的水下机器人目标跟踪算法。
该算法利用UKF对非线性系统状态进行估计的优势，结合水下目标运动模型和传感器观测模型，实现了对水下目标的精确跟踪。
本文首先介绍了水下机器人目标跟踪的研究背景和意义，并对国内外研究现状进行了综述。
然后，详细阐述了UKF算法原理，并在此基础上设计了基于UKF的水下机器人目标跟踪算法。
最后，通过仿真实验验证了算法的有效性和优越性。
关键词：水下机器人；目标跟踪；Unscented卡尔曼滤波；非线性系统；状态估计
随着海洋资源开发和利用的不断深入，水下机器人作为一种重要的工具，在海洋科学研究、资源勘探、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
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