基于鲁棒EKF的水下机器人目标跟踪算法文献综述

水下机器人目标跟踪技术是水下机器人实现智能化和自主化的关键技术之一，在海洋资源开发、环境监测、目标搜救等领域具有重要的应用价值。

扩展卡尔曼滤波(EKF)算法作为一种经典的非线性滤波算法，在水下机器人目标跟踪领域得到了广泛应用。

然而，传统EKF算法对噪声的敏感性以及水下环境的复杂性，限制了其在实际应用中的性能。

为了提高EKF算法在水下机器人目标跟踪中的鲁棒性和精度，近年来涌现了许多鲁棒EKF算法。

本文首先介绍了水下机器人目标跟踪技术的研究背景和意义，并对水下目标跟踪的特点和难点进行了分析。

然后，对EKF算法的原理进行了详细阐述，并综述了近年来国内外学者提出的几种主要鲁棒EKF算法，分析了它们的优缺点和适用场景。

最后，对水下机器人目标跟踪技术的发展趋势进行了展望。

关键词：水下机器人；目标跟踪；扩展卡尔曼滤波；鲁棒性；非线性滤波

#1.1水下机器人目标跟踪水下机器人目标跟踪是指利用水下机器人搭载的声呐、视觉等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，估计目标的状态信息（如位置、速度、加速度等）的过程。

#1.2扩展卡尔曼滤波(EKF)扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种非线性滤波算法，它通过对非线性系统进行局部线性化，将卡尔曼滤波算法扩展到非线性系统中。