多机器人协作区域覆盖是指多个机器人相互配合、快速高效地探索并覆盖环境区域,最后实现对区域全局监测的过程。这是多机器人系统研究中的重要组成部分,具有非常重要的现实意义。在高效的区域覆盖任务中,覆盖控制方法是多机器人系统需要解决的关键问题。目前,大多数区域覆盖方法是在凸型区域假设下实现,而真实环境普遍为非凸复杂区域,因此凸区域假设具有局限性;此外,当前的多机器人覆盖算法还存在覆盖效率低、鲁棒性差、动态变化区域适应性差等问题。针对上述问题,本文以经典区域覆盖算法为基础,从理论分析、数值仿真和实验验证三个方面对凸型区域和非凸型复杂区域的覆盖控制、以及未知区域下的同时探测和覆盖控制开展研究。首先,阐述了多机器人系统的体系结构,建立了机器人运动学模型、感知传感器模型,确定了多机之间的通信拓扑和通信策略,保证系统有效通信。结合待覆盖区域的数学定义,给出多机覆盖控制问题描述和数学模型。针对凸型区域覆盖问题,介绍了Voronoi细分方法和Lloyd控制算法。其次,针对凸型区域覆盖漏洞问题,本文提出一种基于虚拟力的改进凸型区域覆盖优化算法。该算法针对覆盖过程中出现的覆盖漏洞,利用基于虚拟力的方法控制多机之间的相对位置,提高了整个多机系统的覆盖性能,实现了多机器人凸型区域下的全局区域覆盖,数值仿真分析验证了改进算法的有效性。然后,考虑真实场景的非凸性和复杂性,本文研究了复杂环境下的基于测地距离的非凸区域Voronoi细分方法、基于广义质心法的控制方法以及D*Lite路径规划算法,并通过仿真分析验证了算法有效性。针对更复杂的未知环境,采用多机激光SLAM实现对未知区域的探测,建立基于香农熵的时变密度地图,进而推导基于不确定性的区域细分方法和控制方法,实现未知区域的同时探测及覆盖,数值仿真验证了未知区域下覆盖控制算法的有效性。最后,基于搭建的多移动机器人实物平台,分别在凸环境、非凸环境和未知环境下开展了区域覆盖实验。实验结果验证了本文算法的有效性和可行性。