通过低秩分解和重构技术，提出了一种统一跟踪器Un-Track。该方法通过学习共同的潜在空间来处理任何模态，并且只使用RGB-X对来学习共同的表示。在五个具有不同模态的基准数据集上的比较表明，Un-Track超过了最先进的统一跟踪器和经过模态特定微调的对应物，验证了其有效性和实用性。