1. 题目来源
水下机器人作为一种重要的海洋探测工具，在海洋资源开发、科学考察、水下救援等领域发挥着越来越重要的作用。
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，存在着噪声干扰、传感器精度受限、目标运动模型不确定等问题，对目标跟踪算法的鲁棒性和精度提出了挑战。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究基于鲁棒EKF的水下机器人目标跟踪算法，主要内容包括以下几个方面：
1.研究水下目标跟踪的特点和难点，分析传统EKF算法在水下环境下的局限性。
2.研究鲁棒EKF算法的设计方法，包括噪声建模、状态估计、参数调整等关键技术。
3.构建水下机器人仿真平台，模拟真实的水下环境和目标运动规律，为算法验证提供实验平台。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求掌握水下机器人、目标跟踪、卡尔曼滤波等相关理论知识。
具备一定的编程能力，能够使用MATLAB等工具进行仿真实验。
能够独立查阅文献、分析问题、解决问题，具备良好的科研素养。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 陈彩莲,徐晓苏,王常虹,等.基于改进容积卡尔曼滤波的AUV自适应目标跟踪控制[J].控制理论与应用,2022,39(01):151-158.
2. 孙玉山,朱大奇,李天华,等.基于改进卡尔曼滤波的AUV组合导航算法[J].哈尔滨工程大学学报,2022,43(01):100-108.
3. 王森,王宏健,刘明雍,等.基于改进IMM-UKF的AUV水下目标跟踪算法[J].系统工程与电子技术,2021,43(11):2982-2990.
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