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自主水下机器人被动目标跟踪及轨迹优化方法研究的开题报告
摘要：
自主水下机器人可以广泛应用于水下作业、海洋资源勘探、环境监测等领域。针对水下机器人被动目标跟踪及轨迹优化的问题，本文提出了一种基于卡尔曼滤波和分段折线拟合的方法。该方法可以通过传感器测量得到的目标信息来计算目标的轨迹，同时对目标运动模式进行预测和优化。
关键词：自主水下机器人；被动目标跟踪；轨迹优化；卡尔曼滤波；分段折线拟合
一、研究背景
水下机器人是一种可以在水下环境下工作并完成特定任务的机器人，可以广泛应用于海洋资源勘探、海底管线维修、环境监测等领域。相较于传统的水下作业方式，水下机器人可以减少人力消耗和减小作业风险，因此具有重要的应用价值。
水下机器人在完成任务时需要对目标进行跟踪，如海底水文参数、海洋生物等目标。因此，被动目标跟踪是自主水下机器人研究中重要的一环。一般来说，水下机器人可以使用多种传感器来获得目标的信息，包括声纳、摄像头、气象仪等。在传感器测量得到的目标信息的基础上，需要对目标位置及其运动模式进行估计和预测，以完成目标的跟踪及轨迹优化。
二、研究内容
本文针对自主水下机器人被动目标跟踪及轨迹优化问题，提出了一种基于卡尔曼滤波和分段折线拟合的方法。具体步骤如下：
1.卡尔曼滤波获取初始轨迹
卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的线性滤波器。本方法利用卡尔曼滤波来对目标进行轨迹的初步估计。在此基础上，拟合目标初始轨迹。
2.分段折线拟合优化轨迹
针对复杂的目标运动模式，将轨迹分段，分别进行折线拟合。采用分段折线拟合的方法可以较好地模拟复杂的运动模式，同时保证计算复杂度不会过高。优化轨迹将在拟合后进行，采用最小二乘法来对目标轨迹进行优化。
3.模拟目标运动预测轨迹
目标运动模式可以通过前面拟合得到的轨迹来预测。通过模拟目标运动模式，得到未来目标运动路径。同时，对未来目标位置的可能位置进行估计，以加强目标预测和优化效果。
三、意义与价值
本文提出的自主水下机器人被动目标跟踪及轨迹优化方法，可以较好地处理复杂目标的跟踪问题，同时预测和优化目标轨迹，具有一定的技术创新性和实用价值。该方法可以应用于自主水下机器人开发中，提高其跟踪及优化能力，进一步提高水下机器人在海洋探测、环境监测、海底石油开采等方面的应用效果。
四、研究计划
本文的研究计划如下：
1.熟悉自主水下机器人跟踪及轨迹优化相关技术，阅读相关文献资料。
2.建立自主水下机器人被动目标跟踪及轨迹优化数学模型。
3.编写模拟程序，对提出的方法进行验证及优化。
4.利用实验数据对提出的方法进行实验优化。
五、结论
本文研究了自主水下机器人被动目标跟踪及轨迹优化问题，并提出了一种基于卡尔曼滤波和分段折线拟合的方法。该方法可以有效地处理复杂目标的跟踪问题，在保证计算复杂度不会过高的同时，可以提高自主水下机器人的跟踪及优化能力，具有一定的实用价值。