随着无人车技术的快速发展和人们生活水平的提高,无人车的应用越来越广泛。但是单个无人车在面对复杂多变的环境进行救援、包围、协同搬运、区域搜索等任务需求时则无法满足。因此,多无人车协同便进入人们的视野,逐渐成为了学者们研究的热点。多无人车协同工作的两个关键问题就是编队和路径规划,如何能使无人车快速的形成编队并且各种队形在需要的时候能够灵活的变换以及在编队状态下如何能够高效的进行路径规划并躲避障碍物是能否完成任务的关键因素。因此,本文针对多无人车按照理想轨迹进行搜救任务的编队和路径规划进行研究,主要研究内容如下;首先,介绍本课题的研究背景和意义及几种无人车常见的模型并建立无人车个体的运动学模型,对比分析几种编队和路径规划方法的优势和劣势。其次,对无人车编队系统进行设计。本文选取全向轮式无人车结合领航跟随法的编队方法,设计本文所应用的无人车编队策略,并建立领航跟随法的编队模型。在上述基础之上,对距离-距离和距离-角度两种领航跟随编队方法进行设计并利用Matlab仿真软件进行仿真分析,验证领航跟随编队方法的可行性和有效性。然后,对整个编队系统的路径规划功能进行设计与优化。结合编队策略选择路径规划方法,搭建基于DWA算法的编队路径规划框架,针对传统DWA算法中在编队避障完成后无法快速回归理想编队轨迹的问题进行优化使其能够更好的在复杂环境下编队进行任务。在无人车编队系统中引入改进动态窗口局部路径规划作为二级控制,当编队系统遇到障碍物时整个系统切换到避障模式,当避障完成后则恢复至编队模型从而实现对整个编队系统的分层合理控制,使得编队系统在有无障碍时都能很好的实现编队和路径规划。对上述算法及改进算法进行仿真分析,验证改进算法在编队系统中的可行性和避障时的有效性。最后,对系统编队和路径规划进行实验验证。结合上述设计的编队策略和路径规划方法,以ROS为仿真实验软件平台,Robomaster AI为硬件实验平台。针对无障碍、有障碍等搜救任务中可能遇到的复杂环境进行编队形成、编队保持、队形变换、编队避障的仿真实验和实车实验,验证编队与路径规划算法的有效性和实用性。为以后无人车在复杂的搜救场景中进行编队执行任务打下坚实的基础。