多AUV协同任务规划是一个复杂的多约束多目标优化问题,主要研究在满足各类约束条件下,合理的将任务分配给有能力的AUV。在任务分配之后,规划每艘AUV在未知环境下执行任务时的航行路径。对于多AUV的研究越来越成为研究者关注的焦点。本文深入开展了对多AUV协同任务预分配、任务重分配、多AUV航路规划等研究。多AUV协同任务规划的大体框架包括以下方面:首先,介绍多目标优化理论基础和AUV体系结构,选择分布式多AUV体系结构来对整体系统进行设计。阐述任务规划的相关元素,对多AUV协同任务规划进行描述和建模,为后续的研究提供了坚固的基础。其次,研究了基于改进合同网优化算法的多AUV协同任务分配问题。对AUV在协同任务分配问题进行了详细描述,结合本文设定的约束条件,考虑任务环境发生变化的情况,以AUV发生故障为例,研究了基于改进合同网优化算法的任务预分配及其任务重分配技术。针对投标的公布和多个招标者并存的情况,引入任务负载指标进行改进。仿真结果表明,该改进算法是可行的,并且能够有效提高整体效能及其使AUV承载整体任务负载变均匀。再次,研究了基于改进人工势场优化算法的多AUV航路规划问题。由于在未知环境下,探测障碍物需要对AUV建立环境模型。障碍物的位置是随机的,有可能分布比较密集。很可能出现目标不可达和局部极小值问题。设计新的斥力场函数对斥力场函数进行改进可以解决不可达问题。引入任意的(0-π/2)旋转角度可以解决局部极小值问题。对于以上改进,不仅同时解决了局部极小值问题和目标不可达问题,而且保留了人工势场算法原有的优点,仿真结果表明,该算法是可行的。在未知环境下,本章所设计的改进人工势场优化算法规划出来的航路是非常平滑,且能安全的避过障碍。最后,基于matlab的GUI界面开发,设计了多AUV协同任务规划仿真系统的仿真平台。在该平台上对异构型多AUV协同任务规划的仿真实验。通过分析表明,将二个改进优化算法应用多AUV协同任务规划,具有较强的寻优能力及有效性。