一种复杂未知环境多机协同多目标任务分配方法，属于多无人系统任务分配技术领域。本发明针对现有复杂障碍环境下多目标多无人系统的任务分配无法实现分配最优的问题。包括：在目标区域环境地图上确定当前目标任务点；通过维诺图进行建图区域划分，将所有无人系统构建的区域地图融合后获得全场景地图；再利用K‑means算法对当前目标任务点进行初始聚类，获得初始聚类中心；再通过计算获得备用中心；利用备用中心作为本发明提出的K‑DPRM*算法的初始聚类中心，实现障碍物场景下的多目标多无人系统任务分配，通过数次迭代，进行任务再分配，获得再分配任务目标点；直到再分配后避障距离总和最小，实现聚类收敛。本发明可实现多机协同多目标任务分配最优。