近几十年以来,集群机器人因具有良好的鲁棒性、扩展性和灵活性而逐渐成为机器人领域中的研究热点。论文在充分分析现有集群机器人平台的基础上,自主设计研发了集群机器人平台,并对机器人在执行任务中所涉及到的环境感知与路径规划两项关键技术进行探索性研究,该研究为集群机器人的实用化提供了关键的技术指导和理论支撑。论文的主要研究工作包括以下几点:（1）根据设计成本与感知性能的需求,自主研发了以单目视觉、激光测距阵列和UWB（Ultra Wide Band）为主要感知传感器的Metabot集群机器人平台,介绍了机器人的硬件组成,并且重点分析了以OpenMV模块为框架的环境感知板,对它的硬件组成和固件移植方法做了详细介绍。（2）研究了基于视觉与激光测距阵列的集群机器人局部信息感知方法,实现对近距离的其它机器人和障碍物的感知。对于机器人的感知,采用基于“穿线法”和LAB颜色空间颜色识别法来识别机器人上数码管的数字及颜色,再融合激光测距阵列的信息计算出机器人的坐标。对于障碍物的感知,提出一种基于视觉与激光测距传感器融合的障碍物检测算法,在加快了障碍物检测速度的同时也提高了检测的精准度。（3）对于集群机器人全局信息的感知,采用基于PDOA（Phase Difference of Arrival）与TWR（Two Way Ranging）结合的UWB技术实现机器人之间的相对定位与通信。针对UWB定位结果在近距离误差较大的现象,采用加权平均的方法融合UWB和视觉结合激光测距的定位结果,提高系统整体定位精度。（4）针对集群机器人路径规划问题,提出一种改进人工势场法。在认真分析人工势场作用力性质的基础上,用偏航力代替传统人工势场的径向斥力,偏航力的大小和方向与障碍物的位置和距离呈光滑变化,使得机器人能够平滑地绕过障碍物;提出一种有效障碍物的思想,只考虑机器人运动方向一定角度范围内的障碍物对机器人运动路径的影响,在减少计算量的同时也降低了陷入局部最小值点的可能性;采用新的合力计算方式解决目标不可达问题;提出一种自适应动态步长法,根据障碍物的位置和距离动态调整步长,使得运行轨迹更加安全、光滑。仿真结果验证了改进算法的有效性。论文在集群机器人平台上测试了感知方法和改进的人工势场法,实验结果表明机器人能够准确检测并定位机器人的位置,并快速地检测出所有障碍物,此外改进的人工势场法能够让机器人找到一条安全、光滑的路径。