1. 本选题研究的目的及意义
随着海洋资源开发和水下工程建设的不断发展，水下机器人作为一种重要的工具，在海洋探索、资源开发、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
目标跟踪是水下机器人完成各种任务的关键技术之一，其目标是在复杂的水下环境中，实时准确地估计目标的状态信息（如位置、速度等），为机器人的自主导航、避障和目标识别等提供依据。
然而，水下环境复杂多变，存在着噪声干扰大、目标特征信息少、环境信息缺失等难题，对水下机器人目标跟踪算法的鲁棒性和准确性提出了严峻挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，水下机器人目标跟踪技术得到了国内外学者的广泛关注和深入研究，取得了一系列重要的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在水下机器人目标跟踪领域取得了一些进展，特别是在基于滤波的目标跟踪算法方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕基于Cubature卡尔曼滤波的水下机器人目标跟踪算法展开，主要研究内容如下：
1.水下机器人目标跟踪系统建模：建立水下机器人目标跟踪系统的数学模型，包括水下机器人运动模型、目标运动模型、传感器观测模型和系统噪声模型。
其中，水下机器人运动模型描述机器人在水下的运动规律，目标运动模型描述目标的运动轨迹，传感器观测模型描述传感器对目标的观测方式，系统噪声模型描述系统中存在的各种噪声干扰。
2.基于Cubature卡尔曼滤波的目标跟踪算法设计：研究Cubature卡尔曼滤波算法原理，分析其在非线性系统状态估计中的优势，并针对水下目标跟踪问题进行改进和优化。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和平台测试相结合的研究方法。
首先，进行水下机器人目标跟踪相关理论和技术的文献调研，包括水下机器人运动模型、目标运动模型、传感器观测模型、系统噪声模型、卡尔曼滤波算法、Cubature卡尔曼滤波算法等。
其次，根据水下机器人的运动特性和目标的运动规律，建立水下机器人目标跟踪系统的数学模型，包括水下机器人运动模型、目标运动模型、传感器观测模型和系统噪声模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将Cubature卡尔曼滤波算法应用于水下机器人目标跟踪领域，并针对水下环境的特点对算法进行改进和优化，以提高算法的跟踪精度、鲁棒性和实时性。
具体体现在以下几个方面：
1.针对水下环境的特点，改进了Cubature卡尔曼滤波算法，使其更适用于水下机器人目标跟踪。
2.提出了一种基于改进Cubature卡尔曼滤波的水下机器人目标跟踪算法，并通过仿真实验和实际水下机器人平台测试验证了算法的有效性和优越性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 陈永强,刘建华,封锡盛,等.AUV集群协同目标跟踪控制技术研究进展[J].舰船科学技术,2021,43(12):1-9.
[2] 孙玉山,王宏健,王鹏,等.基于改进容积卡尔曼滤波的AUV组合导航[J].哈尔滨工程大学学报,2019,40(01):113-119.
[3] 王帅,李天成,郭威,等.基于改进CKF的AUV欠驱动三维路径跟踪[J].船舶工程,2022,44(05):118-124.
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