随着人工智能技术的发展,无人系统面临的任务愈发复杂,通常要求系统在未知环境下自主完成给定任务。为了解决无人系统在未知及不确定性问题方面的规划与决策,可以利用马尔科夫理论进行建模与估计,解决在无人平台中任务决策与规划、目标跟踪与识别,以及平台系统间通信等复杂问题。分别介绍马尔科夫理论在无人机(UAV)、无人车(UGV)以及自主式水下机器人(AUV)中的研究进展以及应用现状,指出当前存在的问题,并展望未来的发展趋势和研究热点。