多智能体系统的协同控制技术在民用及军用领域均有广泛应用,如森林防火、边境巡逻等。而协同控制中的一致性算法可以用来实现编队控制、协同侦察、协同搜索等任务,因此世界各国学者都针对一致性算法进行了相关研究,并且产生了诸多学术成果:包括一阶系统的一致性算法、二阶系统的一致性算法、追踪参考目标的一致性算法等。在一致性算法的众多研究中,鲁棒性的研究较少,而在一个能够进行信息传递和交换、传播干扰信号的多智能体系统中,鲁棒性问题更为重要。本文以设计鲁棒一致性算法为目标,利用Zeroing Dynamics(ZD)方法进行多智能体系统鲁棒一致性算法的设计,并实现了其在多无人机系统中的编队应用。本文分为理论与应用两部分:首先对单积分器系统、双积分器系统进行研究,设计基于ZD方法的一致性算法,随后给出高阶积分器系统的通用一致性算法并给出理论证明;接着对所设计一致性算法的鲁棒性进行了深入的研究和分析,利用卷积定理对加入干扰的多智能体系统一致性问题进行了数学推导和分析,并在MATLAB中建立仿真模型,分别按照不同类型干扰对算法鲁棒性进行了验证,最终证明所设计一致性算法具有鲁棒性并可以实现动态目标的协同追踪。此外,本文将所设计的一致性算法应用到不同类型无人机的编队飞行中,实现特定阵型编队和时变编队的应用。首先分别对固定翼无人机和四旋翼无人机进行数学建模以及线性化。对于固定翼无人机,采用反馈线性化方法将强非线性模型转化成为二阶线性模型,并利用所设计的一致性算法实现多固定翼无人机的特定阵型鲁棒编队控制。对于四旋翼无人机则采用小角度线性化方法建立四阶线性模型,将一致性算法扩展至时变编队应用中,成功实现了多四旋翼无人机系统的时变编队和动态目标的鲁棒追踪。针对两种情况,分别在MATLAB中模拟真实场景进行仿真,仿真结果中的无人机控制变量和状态变量均符合其各自的约束条件,即所设计一致性算法可以应用于多无人机系统编队控制中。并且在多无人机系统中分别加入不同的干扰量,通过MATLAB仿真结果验证了算法的鲁棒性。