摘要
目标跟踪是计算机视觉、自动控制等领域的关键技术，其应用范围涵盖自动驾驶、机器人导航、视频监控等众多领域。
目标跟踪的目标是在复杂环境下，从图像序列中准确地估计目标的状态信息（如位置、速度等），并预测其未来运动轨迹。
近年来，随着传感器技术和计算能力的快速发展，目标跟踪技术取得了显著进步，但仍面临着许多挑战，例如目标遮挡、光照变化、背景干扰等。
无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）作为一种非线性滤波算法，在处理非线性系统和非高斯噪声方面表现出优异性能，因此被广泛应用于目标跟踪领域。
与传统的卡尔曼滤波算法相比，UKF算法能够更准确地逼近非线性系统的后验概率密度函数，从而提高目标跟踪的精度和鲁棒性。
本文将对基于无迹卡尔曼滤波的目标跟踪技术进行综述。
首先介绍目标跟踪的基本概念和研究意义，然后详细阐述无迹卡尔曼滤波算法的原理和流程，并对近年来国内外基于UKF的目标跟踪算法进行分类和分析，最后总结现有算法的优缺点，并展望未来的研究方向。
关键词：目标跟踪，无迹卡尔曼滤波，非线性系统，状态估计，文献综述
目标跟踪是指利用传感器获取的目标观测信息，例如位置、速度、方向等，对目标的运动状态进行估计和预测的任务[1]。
目标跟踪技术作为计算机视觉和模式识别领域的核心研究内容之一，在自动驾驶、机器人导航、智能监控、人机交互等领域有着广泛的应用[2]。
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