针对海洋锋面快速观测的需求,本文提出了一种基于温度动态估计的自主水下机器人(AUV)锋面跟踪算法。首先,选择高斯过程回归(GPR)作为环境模型估计工具,对AUV近邻区的温度进行动态估计;接下来判断AUV当前的观测位置,在锋区内部执行沿梯度方向跟踪策略,在锋区边界执行沿等温线跟踪策略;最后,根据温度预测结果,指导在不同路径规划策略下的观测点选取,实现AUV的在线路径规划。本文使用该算法,对通过卫星遥感数据模拟的锋面观测区域进行仿真验证,研究结果显示,本文算法与常规方法相比,可以快速地完成锋面跟踪任务,并具有良好的环境适应能力,能够满足对不同形态锋面的观测需求。