在人機物融合的背景下，空間眾包可被視為一種新型的軟件服務(wù)。空間眾包是針對于物理世界中與地理位置和時間要素相關(guān)的眾包任務(wù)，通常要求參與者真實地移動到指定位置執(zhí)行相應(yīng)操作，承擔(dān)數(shù)據(jù)收集與感知等任務(wù)，并通過移動終反饋操作結(jié)果。任務(wù)分配是空間眾包中的關(guān)鍵技術(shù)，其目的是在滿足時空約束條件的前提下選取一個或一組合適的參與者承擔(dān)任務(wù)的執(zhí)行。在具有空間位置訪問權(quán)限、線下服務(wù)使用權(quán)限并考慮參與者可用時間與移動范圍約束的空間眾包場景中，單個參與者可能無法完成整個任務(wù)的執(zhí)行，轉(zhuǎn)而需要一組參與者進行協(xié)同合作后才能完成。針對該需求，本文提出了一種基于約束的空間眾包多階段任務(wù)分配方法。該方法的核心算法將首先根據(jù)兩種不同的優(yōu)化目標(biāo)獲取對應(yīng)的任務(wù)路徑集合，然后針對每一條路徑采用從起點和終點雙向選取局部最優(yōu)的方法遞歸地選擇承擔(dān)階段性任務(wù)的參與者。通過上述步驟，可高效地將任務(wù)分解為一組由不同參與者在符合約束條件時能夠承擔(dān)的階段性子任務(wù)，以此提高任務(wù)完成的概率。最后，我們使用上述算法分別進行了模擬實驗和真實場景實驗。模擬實驗面向隨機生威的參與者數(shù)據(jù)集，并與基于動態(tài)規(guī)劃取得全局最優(yōu)解的算法進行對比。實驗結(jié)果表明本文所提算法相比于對比算法具有更好的計算效率。真實場景實驗依賴自主開發(fā)的校園空間眾包任務(wù)平臺開展。實驗結(jié)果表明本文算法能夠在真實任條環(huán)境下推導(dǎo)得到參與者可接受的子任務(wù)分配決策。