相较于一架多功能昂贵的大型无人机,多架异构低成本无人机集群在作战可靠性和复杂环境适应性方面,具有潜在优势。无人机集群任务分配是通过优化为集群中的无人机选择合理的任务,使集群执行任务的收益最大或执行代价最小,高效实时的任务分配是保障集群作战效能最大的重要手段之一。近年来,分布式的协同任务分配技术(无中心网络节点)得到学术界和工业界的广泛关注。但是,针对相关研究大多停留在算法收敛性的理论分析和纯数字仿真验证阶段,算法设计较少考虑实际计算芯片的资源约束;性能验证方面,缺乏计算芯片在环的半实物平台的支撑。针对这两方面不足,本论文进行了如下的研究。首先,针对无人机-单任务条件下的分配问题,研究了分配算法的目标模型和约束模型,以及基于分布式拍卖算法的求解方法,对算法收敛性做了分析,并进行了仿真验证与分析;针对需要多个无人机一起执行同一个任务的场景,修正了问题模型,研究了基于合同网协议的求解方法,该方法的核心思想是在无人机集群内局部执行“招标-竞标-中标”的流程,对合同网协议进行了仿真分析。针对无人机-多任务分配的场景,研究了基于CBBA算法的求解流程,并进行了仿真分析。采用无人机动态存储任务序列的策略;并在无人机间互通信息,以调整当前任务序列,进而避免任务冲突。该策略能保证无人机执行完当前任务后立即去执行下一任务,进而保证实现局部最优的分配。设计并搭建了一套低成本的、易拓展的分布式半实物实验平台。该平台包括4块采用行业界主流的TMS320C6748 DSP弹载芯片;使用UART串口通信协议进行PC机与开发板间的可靠通信;使用低成本的XBee无线通信模块,模拟机间实时通信;该平台框架下,无人机动力学特性在电脑上模拟;无线与有线通信协议,以及分布式分配算法都在开发板上实时运行。在搭建的半实物仿真平台上,针对包含4架无人机与6个目标的分配问题场景及机间线型通信拓扑条件下,开展了分布式拍卖算法的移植与性能评估。基于实测数据,系统评估了无线模块的通信能力,及分布式拍卖算法的性能。