随着科学技术的不断成熟,多机器人特别是智能机器人,如:移动机器人等,在越来越多的场合被寄予了替代人类自动执行各种具有危险性任务的厚望。它将会给人们的日常生活带来越来越重要的影响。　　 当前关于多机器人的研究主要包括有系统通信、编队、协作与控制以及冲突解决等。本论文将无线传感器网络和有线网络共同引入多机器人的研究中,并从调整多机器人网络内部资源分配的角度出发,提出了一种基于该网络的有关资源公平分配的新方法,提高整体的响应速率。因此,在资源及其有限的多机器人网络中,设计一种强抗干扰能力,网络化的,高服务质量的有关资源公平分配算法具有重大的理论意义和现实意义。　　 本文针对多机器人网络的动态变化环境,进行了有关资源公平分配算法的研究,主要内容和创新点如下:　　 1、资源及其有限是多机器人网络面临的重大挑战。为了高效使用各机器人所携带的有限资源,延长网络和系统的使用寿命,本论文研究了一种基于自适应控制的有关资源公平分配算法,通过控制器对参考模型值的在线搜索并取其平均值来获取,大大降低了其获取难度,提高其实用性。　　 2、多机器人网络对实时性要求非常高。为了提高系统的响应速率,本文设计了一种基于自适应模糊控制的有关资源公平分配算法,在自适应控制方法的基础上,采用模糊控制方法对其增益控制参数实施控制并使之随系统动态变化,无需知道系统各参数的精确特性和数值。在保证系统可行性和稳定性的条件下,将该参数由一个常数变成一个可供选择的区间值,提高系统响应速率。　　 3、在实时变换的多机器人网络中存在各种不确定性,如随机不确定性和非随机不确定性因素等,这容易导致系统的不稳定。为了提高系统的鲁棒性,在模糊控制方法的基础上,本文引入有关概率的相关知识,设计了一种新的控制方法,即概率模糊控制方法来达到设计目的。概率模糊逻辑是由概率理论与模糊理论共存的联合框架,该系统中主要包括主隶属函数和次概率分布函数。在保证系统可行性,稳定性及响应速率的前提下,该方法使得系统的鲁棒性能更强。　　 4、构建了基于多机器人网络的资源分配实验组,进行了有关资源公平分配实验。完成的资源公平分配实验结果表明,本论文研究的基于自适应模糊控制的算法提高了系统的响应速率,服务质量得到提高。