无人水下航行器(以下简称UUV)群体面向复杂作业需求的使命规划作为UUV自主能力的重要体现,已经成为UUV领域研究的关键技术之一。本文针对UUV群体的水下多区域地形勘察使命作业需求,深入研究了群体使命规划的相关技术,包括UUV群体体系结构设计、复杂使命的科学定义、使命分解方法、任务分配策略以及面向时空作业序列的任务规划方法等。UUV群体协作的有效基础是个体体系结构与群体结构的有机结合,本文根据UUV群体作业使命案例的需求,设计了分层递阶式UUV群体体系结构。采用XML语言定义了UUV群体面向多区域地形勘察的使命,科学的使命描述方法具有使命语义明确、使命数据逻辑关系清晰且有利于机器识别等优点。主控单元在接收到使命文档明确本次使命的总体目标后需要对其进行分解,得到具体的任务目标,为任务分配工作做准备。面向大范围海区内多区域地形勘察使命作业需求,提出了采用聚类问题求解的思想,设计了基于蚂蚁系统的群体使命分解方法,将群体使命分解为面向个体的任务组,有利于为同构型UUV个体分配具体的作业任务,从而降低了个体任务分配的复杂程度。完成任务分配后,每一个UUV个体均承担一定的作业任务,采用优化算法保证UUV以高效、经济的方式完成作业任务,可以极大地体现UUV群体作业的优越性。因此,研究UUV任务规划方法是非常必要的。面向UUV个体的任务规划是指为个体自动生成合理、有效的作业时间序列和空间序列,该时空作业序列是UUV自主执行并控制其使命作业过程的基础和前提。本文设计了UUV的HTN规划器和基于遗传算法的作业时间序列规划方法,并给出了仿真验证结果。本文设计了典型的多区域地形勘察使命案例,基于Matlab平台完成了UUV群体使命规划的仿真验证,结果表明：所提出的方法与策略可以有效地求解UUV群体作业的使命规划问题。