自主型水下机器人(AUV)能在非结构化的、不确定性的海洋环境下完成多项水下任务,任务规划起着关键的作用。任务规划不仅能根据下达的使命,规划出一个有效的任务序列,而且能对在水下任务执行过程中碰到的一定的不确定事件做出反应,实时的监督任务的执行。任务规划在一定程度上标志着AUV的智能水平,是进行决策和规划的关键组件。本文以AUV为研究背景,对大范围海洋环境下AUV的任务规划技术进行了系统的研究。首先明确了几项重要研究内容的提出,阐述了本文的研究目标,即保证水下机器人任务的顺利执行,以监督和管理的角度来对水下机器人进行任务规划。相对一般规划,本文的重点放在对整个任务的过程分析上,把任务规划作为一个下达任务,处理事件的监督与管理过程。考虑到AUV任务环境的特殊性,本文着重分析了AUV任务规划中可能会遇到的各种不确定性问题,并用智能规划的相关理论对这些不确定性事件进行了详细的研究,这些工作为以后的规划工作奠定了基础。AUV的良好体系结构是系统高效和合理工作的基础,任务规划在这个结构中的位置和作用是本文要考虑的首要问题。依据对任务规划的要求,本文给出了面向任务规划的体系结构的一个参考模型。当AUV的任务增加时,之前的单任务模型已经变得不是很有效。本文对任务组合的规划过程进行了建模研究,根据不确定性事件的发生情况,给出了任务规划过程模型并对其进行了仿真和状态分析,而且提出了重规划的方法,针对任务组合给出了一个简单规划软件,设定了任务的描述语言(格式),使得低一层结构能够解读其命令并指导规划的执行。对不确定性事件的分析和对任务规划过程的建模和仿真验证表明,本文提出的任务规划技术能够有效地处理任务组合中的各种意外事件,增强了任务规划过程中的可靠性和安全性,能指导AUV完成给定的多项水下任务。