基于鲁棒CKF的水下机器人目标跟踪算法开题报告

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应用的不断扩大，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执行各种任务的关键技术之一，例如水下目标识别、海底地形测绘、水下结构物检测等，都需要准确可靠的目标跟踪算法来提供支持。

水下环境复杂多变，存在着光线昏暗、能见度低、噪声干扰大等问题，这对水下机器人的目标跟踪算法提出了严峻挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标跟踪技术作为计算机视觉和机器人领域的重要研究方向之一，多年来一直受到广泛关注。

近年来，随着水下机器人技术的快速发展，水下目标跟踪技术的研究也取得了显著进展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.ckf算法研究:研究传统的ckf算法原理，分析其在处理非线性系统和非高斯噪声时的优缺点，为后续改进算法提供理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.首先，对ckf算法进行深入研究，分析其基本原理、优缺点以及在水下目标跟踪中的适用性。

2.其次，针对传统ckf算法在水下环境中的鲁棒性问题，研究改进策略，例如采用鲁棒估计方法、自适应滤波技术等，设计鲁棒ckf算法。

3.然后，研究水下机器人的运动学和动力学模型，建立水下机器人运动的状态空间方程，为目标跟踪算法提供准确的运动信息。

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.提出了一种基于鲁棒ckf的水下机器人目标跟踪算法，提高了算法对非线性系统和非高斯噪声的处理能力，增强了算法在复杂水下环境下的鲁棒性。

2.结合水下机器人运动模型和目标运动特性，设计了适用于水下环境的鲁棒ckf目标跟踪算法，提高了算法的跟踪精度和稳定性。

3.通过仿真实验和实际数据验证，系统评估了所提出的算法在不同水下环境下的跟踪精度、鲁棒性和实时性，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. 刘建华, 周佳加, 王帅, 等. 自适应鲁棒容积卡尔曼滤波算法研究[j]. 控制与决策, 2019, 34(11): 2281-2288.

2. 张超, 吴文强, 杨晨, 等. 基于改进容积卡尔曼滤波的auv组合导航[j]. 中国惯性技术学报, 2018, 26(05): 584-590.

3. 王浩, 程相军. 基于自适应容积卡尔曼滤波的auv目标跟踪[j]. 舰船科学技术, 2021, 43(22): 148-153.