多水下机器人技术凭借其独特军事用途、社会应用价值近年来受到学术界广泛关注。围捕问题涉及机器人协作、通信、规划等多个多机器人系统关键技术是研究多机器人系统理想问题。任务分配是规划中最重要的一部分,任务分配的好坏往往决定了任务完成的质量。传统的围捕算法与任务分配算法存在一些问题:传统围捕算法往往会设计目标机器人逃逸策略限制了被围捕机器人的智能性;任务分配算法没有考虑到水下机器人无法补充能量其性能不断损耗的特点。因此本文针对上述情况主要研究两个方面内容,一是目标机器人运动轨迹预测技术,二是基于围捕任务的能量均衡任务分配方法。首先分析多种预测模型的优缺点并根据水下环境的特殊性设计了基于马尔可夫预测模型的目标机器人运动轨迹预测方法,通过分析当前时刻的目标机器人与围捕机器人的运动状态预测目标机器人下一时刻可能的运动状态,获得目标机器人可能的运动方向进而围捕,没有限制目标机器人自身的智能性。其次针对单层围捕模型的局限性设计多层围捕模型,并在围捕模型的基础上结合运动轨迹预测方法设计了基于预测的围捕方法。以围捕任务为基础针对水下环境的特殊性以及机器人携带能量不同的特点提出了能量均衡的围捕任务分配方法,使得水下机器人能够充分利用自身的特点更好的完成任务。同时,考虑到在围捕过程中随着时间的推移,系统内能量会出现消耗不均的现象,据此提出了一种能量均衡方法,平衡围捕系统内各个机器人能量的消耗并实现了系统运行过程中动态任务分配。最后经实验验证,运动轨迹预测方法能够在目标机器人逃逸策略未知的情况下依然具有良好的围捕性能。能量均衡的围捕任务分配策略可以在保证围捕的前提下平衡系统能耗提升系统寿命。运动轨迹预测方法与围捕任务分配方法相结合的能量均衡的围捕方法能够有效降低平均围捕时间,延长围捕系统寿命以及提升围捕成功率。