本文从移动机器人运动控制入手，对机器人视觉、激光导航和多机器人协调编队的控制问题展开系统的研究X，旨在展现从单机器人运动控制到多机器人协调控制的演化过程，同时解决现有的机器人控制方法中所存在的一些问题。首先，本文介绍了研究所涉及的两类移动机器人平台和两类仿真平台，在此基础上，通过对三类轮式移动机器人的机械结构的分析，研究了典型的非完整约束移动机器人的运动学模型。本文所研究的机器人平台：PioneerⅡ-DXe型机器人和Koala型机器人从模型上都可归为两轮型移动机器人。作为后续研究的基础，本文根据机器人位姿误差模型设计了一种轨迹跟踪控制器，解决了机器人的运动控制问题，并通过Matlab仿真验证了控制器对圆形轨迹的跟踪效果。其次，由于机器人的自主运动依赖于传感器对外界环境的感知，视频信号处理在机器人的研究中起着巨大的作用。然而由于视频信号处理复杂，且易受环境光线的影响，本文首先通过图像颜色模型的变换，降低环境光线对视频信号处理效果的影响，并采用一种基于摄像机标定的三维重构原理，实现了单目视觉在空间环境下运动目标的测距，而后设计分段控制器以减小视频噪声干扰，最终实现机器人的动态识别和跟踪。视觉信号处理适合于解决具有特征颜色或特征形状的目标物的识别问题，然而机器视觉尤其是单目视觉存在着精度低且处理速度慢等缺点，激光传感器由于精度高而信息量小在机器人导航中得到广泛的应用。本文基于激光传感器研究了几类特殊环境下的导航问题，首先特设计一种融合激光检测的视觉校正算法提高了单目视觉的测量精度，然后分别利用激光传感器设计了机器人平滑避障、导航，以及特殊环境下的运动规划控制算法，并通过Player/Stage仿真平台进行仿真实验。通过对结果的比较和分析，改进控制器性能，以获得较好的控制效果。此外，在结合运动控制和感应决策的基础上，本文对多机器人的协调编队展开研究。本文首先提出了一种在二维环境下规模可扩展的多机器人拓扑策略，用于解决在多机器人刚性拓扑编队中，由于系统内部连接关系不明确而造成编队规模难以扩展的问题；然后以三角形编队为例使用矩阵对编队结构进行定义，并在此基础上通过基本的数学变换实现特定环境中的多机器人编队队形的协调变化。拓扑策略是多机器人刚性编队控制的数学基础，需要通过合适的控制器进行实现。本文采用多机器人编队中经典的基于实时位姿反馈的闭环控制器，以局部编队队形中机器人的相互关系为控制对象，按照串联结构、并联结构和多引导者结构三种方式将稳定的编队结构扩展到整个编队，以实现整个系统的稳定编队，并基于一种“输入到状态稳定性理论(Input-to-State Stability，ISS)”对上述各种编队结构进行了稳定性分析，得到稳定性条件和ISS稳定性指标。同时，为了说明该策略的普适性，本文对标准三角形编队的常见衍生队形进行了讨论。最后，由于刚性拓扑编队策略中处于不同逻辑位置的机器人的控制策略差异性，因此刚性拓扑编队策略在本质上不是一种分布式编队策略。为了研究全分布式的多机器人协调编队问题，同时避免分布式结构的局部最优缺陷，本文在经典的人工势场法的基础上，提出一种叠加了虚拟势场的改进人工势场法，在虚拟势场的作用下可以通过切向势场力使机器人在运动中避开环境里的局部最小点，从而解决人工势场法固有的局部最优的缺陷，并提出一种局部N近邻规则，同时兼顾了多机器人系统在密集型编队和大规模型编队时产生的一致性问题。