摘要
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、科学考察和军事应用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，而水下环境的复杂性和不确定性对目标跟踪算法提出了严峻挑战。
容积卡尔曼滤波（CubatureKalmanFilter，CKF）作为一种非线性滤波算法，在处理非线性系统状态估计问题上具有优越性，但其对噪声和异常观测值的敏感性限制了其在水下目标跟踪中的应用。
为了提高CKF算法在复杂水下环境中的鲁棒性和跟踪精度，本文综述了基于鲁棒CKF的水下机器人目标跟踪算法的研究现状。
首先介绍了CKF算法的基本原理和研究意义，然后重点阐述了鲁棒CKF算法在水下机器人目标跟踪中的应用，并分析了不同鲁棒策略的优缺点。
最后总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：水下机器人；目标跟踪；容积卡尔曼滤波；鲁棒性；非线性系统
#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传感器获取目标信息，并根据目标运动模型和观测模型，实时估计目标的状态信息（如位置、速度等）的过程。
水下目标跟踪在海洋资源勘探、水下救援、海洋环境监测等领域具有重要的应用价值。
#1.2容积卡尔曼滤波(CKF)容积卡尔曼滤波(CKF)是一种非线性滤波算法，其核心思想是利用一组确定性采样点（称为容积点）来逼近非线性系统状态的后验概率密度函数，并通过这些容积点的传播和更新来估计系统状态。
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