随着机器人学的深入研究和实际应用领域众多要求的不断发展,多机器人系统研究逐渐成为一个新的研究热点。多机器人系统自身所具有的自适应性、鲁棒性、分布性和高效率等特性,同时该系统具有设计难度和制造成本相对较低的优势,使得其在工业、社会服务、军事、航天领域有着广泛的应用前景。由于应用领域工作任务的难度和所需机器人个数的不断增加,多机器人系统如何采取有效的协作机制来共同完成工作任务就显得十分重要。蚁群算法是一种智能模拟进化算法,不仅能够求解众多不同种类的组合优化问题,而且在求解的同时可以获得极佳的性能,具有自组织性、正反馈、分布式计算和较强的鲁棒性等特点。本文通过对多机器人系统体系结构的研究,给出了一种适用于多机器人系统的单机器人体系结构,并通过对多机器人协作机制的分析,设计了一个适用于复杂情况的多机器人协作系统的算法流程。接着通过对蚁群算法的原理和多机器人协作机制的深入研究,结合一种并行蚁群算法的主-仆结构,给出了基于蚁群算法的多机器人协作模型。对其具体实现的算法：组织机器人算法和协作机器人算法进行了详细分析。根据工作任务执行过程中各机器人角色的转化,系统有效地进行协作,由此解决多机器人系统在未知环境工作中的自主协作和规划问题。针对多机器人系统在未知环境执行工作过程中可能出现的死锁现象,本文通过对信息素的处理,采取一种加入等待时间和衰减选择次数相结合的方法,有效地避免了死锁现象,解决了对艰巨任务的重复选择,提高了系统完成工作任务的效率。最后通过仿真实验验证了算法的合理性和正确性。