摘要
水下机器人目标跟踪是海洋探索和开发的关键技术之一，其在海洋资源勘探、水下救援、海洋环境监测等领域具有广泛的应用前景。
水下环境复杂多变，目标运动状态难以准确预测，对目标跟踪算法的鲁棒性和精度提出了严峻挑战。
Cubature卡尔曼滤波（CubatureKalmanFilter，CKF）作为一种非线性滤波算法，在处理高维非线性系统状态估计问题上表现出优异的性能，近年来在水下机器人目标跟踪领域得到广泛关注和应用。
本文首先介绍了水下机器人目标跟踪的研究背景和意义，以及目标跟踪算法、卡尔曼滤波算法、容积卡尔曼滤波算法等相关概念。
其次，对近年来国内外基于CKF的水下机器人目标跟踪算法的研究现状进行了综述，从算法改进、多传感器融合、协同跟踪等方面进行了分类阐述，并对不同算法的优缺点进行了比较分析。
最后，对水下机器人目标跟踪算法未来发展趋势进行了展望。
关键词：水下机器人；目标跟踪；Cubature卡尔曼滤波；非线性滤波；多传感器融合
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，并根据目标运动规律和传感器观测模型，实时估计目标的状态信息（如位置、速度、加速度等）的过程。
1.2目标跟踪算法目标跟踪算法是实现目标跟踪的核心，其主要功能是根据传感器观测数据和目标运动模型，对目标的状态进行估计和预测。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波及其变体、粒子滤波、扩展目标跟踪算法等。
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