在工业领域,服务领域,医疗领域以及搜救领域,机器人都有着广泛的应用前景。机器人可以代替人类去完成一些枯燥的、危险性极大的甚至是一些人类不可能完成的任务。虽然机器人的能力已经十分强大,可是仍然有很多复杂的任务和场景,单个机器人是无法完成或者完成效率极低的。这时候就需要多个机器人合作来共同执行任务。多个机器人在共同工作时,协作、互补地来合理完成所有的任务是很必要的。因此,高效并且鲁棒的多机器人任务分配方法就显得至关重要。多机器人任务分配方法主要分为集中式、分布式以及混合式分配方法。集中式方法具有容错性低的缺点。目前应用最广泛的是分布式多机器人任务分配方法。分布式方法容错性高,机器人之间依赖程度小,Hoplites框架就是一种分布式的多机器人任务分配框架。本文首先对Hoplites框架的容错性进行了研究,经过多次的实验发现,容错性对于多机器人团队来说是至关重要的,如果任务分配算法的容错性不高,可能会导致整个团队任务执行的失败。因此本文设计了多机器人的动态优先级队列轮转机制以及超时重规划机制,大大地提高了多机器人团队的容错性。其次,本文设计了基于Hoplites框架的阈值自校准机制和阈值共享机制,用来提高Hoplites框架在解决多机器人任务分配问题时的自适应性。根据实验的经验发现,Hoplites框架的被动协同机制和主动协同机制的切换主要通过一个阈值来实现,而以往的工作中阈值都是根据经验或者通过大量的实验来确定,所以本文设计了阈值的自校准和共享机制,赋予了团队中的机器人自适应的能力,使得机器人可以在任务执行过程中自主的修正阈值,以期达到对环境的更好的理解。最后,本文对多无人潜航器的任务分配问题进行了研究。无人潜航器由于其水下工作环境的特殊,通信范围的限制是不得不考虑的。之前的许多有关多机器人任务分配的工作都是基于通信完好的情况完成的,可是在实际应用中,这几乎是不可能的。所以本文从实际情况出发,基于Hoplites框架设计了通信保持利润算法和通信中继任务节点,保证了水下环境中,在有一定通信范围限制的情况下,多个无人潜航器之间仍然能够保持紧密的联系并协作完成所有的任务。总的来说,本文基于Hoplites框架,从多机器人的实际应用出发,对多机器人分布式任务分配过程中的容错性、自适应性以及通信范围的限制进行了研究,给出了相应的解决算法,并通过大量实验验证算法的有效性以及优势。