近年来,我国越来越重视对海洋进行资源勘探以及完善海防体系建设,对海洋自主观测设备的需求也与日俱增,无人水面航行器(Unmanned Surface Vehicle,USV)是一种体积小、环境适应性强的重要海洋自主观测设备。区域覆盖、任务分配问题等既要求USV具有高度的自主性,又要有很强的协同合作性,然而USV相较于其他无人运载系统而言自主性能较低,因此本文通过同时协同部署多个USV,提高USV解决区域覆盖及任务分配问题的能力,使得USV具备自主决策的能力。本文针对区域覆盖、动态避障路径规划和异构USV的任务分配算法开展研究工作。主要研究内容如下:针对USV的区域覆盖问题,采用模仿独居动物社会行为的分布式反集群算法。首先,对USV执行区域覆盖问题进行问题描述以及系统建模,确定斥力势函数以及USV控制输入;其次,在USV信息传递的过程中,引入跟踪USV传感历史的分布式信息图,确定USV之间的通信规则并以此规则更新信息图;然后,考虑USV最小转弯半径及最大转弯角约束,引入最大化收益目标,得到下一更新时刻USV最大化收益目标的坐标,有效确定USV下一更新时刻即将访问的位置;最后,通过理论分析及仿真实验对所设计算法有效性进行验证。针对存在静态及动态障碍物复杂环境下的USV避障路径规划问题,把避障能力、路径预测能力和分布式反集群算法相结合,根据障碍物的运动状态和趋势进行碰撞预判,提出基于路径预测的分布式反集群算法及避障策略。首先,改进具有避障能力的反集群算法的自私项及斥力势函数,使其能够快速追踪目标点并避免目标点不可达情况;其次,根据障碍物的运动状态和趋势进行碰撞预判,根据预判结果再进行提前左绕或右绕确定路径;最后,仿真实验结果表明所设计的算法使得系统具有更高的可扩展性以及环境适应性。针对异构USV的任务分配问题,考虑USV传感器和通讯范围有限的情况,采用分布式顺序拍卖分配方法,并为拍卖过程提供了一个系统协调规则及分配过程,使得USV在任务位置未知区域执行搜索和完成任务时,能够通过通信以进行自主决策。制定投标及竞标策略并进行拍卖,得出无冲突、可行的任务序列;针对多USV异构系统的场景,对顺序单项拍卖做出了改进并提出了新的投标规则,来决定USV是否应该完成其感知到的任务,或者继续搜索其更适合的任务。最后,通过仿真实验验证了所设计算法的有效性。