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作业的不断增加，水下机器人作为一种重要的工具，其目标跟踪技术的研究显得尤为重要。
水下环境复杂多变，存在着噪声干扰大、目标特征信息难以获取等难题，传统目标跟踪算法难以满足水下机器人对目标跟踪的精度和鲁棒性要求。
本选题的研究意义在于：1.推动水下机器人技术的进步：水下机器人目标跟踪技术是水下机器人实现自主作业的关键技术之一，其研究成果可以应用于水下目标搜索、跟踪与识别、水下结构物检测、海底地形地貌测绘等领域，对于提高水下机器人的智能化水平、拓展其应用范围具有重要意义。
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作为水下机器人领域的热点研究方向之一，得到了国内外学者的广泛关注和研究，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在水下机器人目标跟踪方面开展了大量研究工作，并在目标跟踪算法、传感器信息融合、水下环境建模等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要内容包括以下几个方面：1.水下目标跟踪模型：针对水下环境的特点，研究水下目标运动模型和传感器观测模型，建立适用于Unscented卡尔曼滤波的目标跟踪模型。
2.Unscented卡尔曼滤波算法：研究Unscented卡尔曼滤波算法原理，分析其在水下目标跟踪中的应用优势，设计基于Unscented卡尔曼滤波的水下机器人目标跟踪算法，并对算法的性能进行分析和评估。
3.仿真实验与结果分析：搭建水下目标跟踪仿真环境，对所设计的算法进行仿真实验，分析不同参数设置对算法性能的影响，验证算法的有效性和优越性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和水池实验相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：-研究水下目标跟踪的基本理论，包括水下目标运动模型、传感器观测模型、贝叶斯滤波理论、卡尔曼滤波算法等。
-分析Unscented卡尔曼滤波算法的原理和特点，探讨其在水下目标跟踪中的应用优势。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对水下环境特点，提出一种基于改进Unscented卡尔曼滤波的水下机器人目标跟踪算法。
该算法将结合水下目标运动特性和传感器观测特性，对传统Unscented卡尔曼滤波算法进行改进，以提高算法在复杂水下环境下的跟踪精度和鲁棒性。
2.设计一种基于多传感器信息融合的水下目标跟踪框架。
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] 王宏健,邱志明,徐会,等.基于改进无迹卡尔曼滤波的AUV组合导航[J].哈尔滨工程大学学报,2021,42(06):844-851.
[2] 张居成,朱大奇,郭威.基于自适应UKF的AUV欠驱动控制方法[J].船舶工程,2021,43(04):121-127.
[3] 王帅,王延辉,李天舒,等.基于改进无迹卡尔曼滤波的AUV目标跟踪[J].中国惯性技术学报,2021,29(02):242-247 253.
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