近年来，多智能体系统（MAS，Multi-Agent System）的协同控制问题已经成为控制领域的热点问题。一些协同控制算法在仿真阶段表现出良好的性能，但是在实际应用环境中往往会受到许多外界干扰因素的影响，比如系统中多智能体连通关系的拓扑切换、通信过程中的时延、信号传输过程中的噪声等。这些干扰不仅会降低系统的控制性能，有时甚至会破坏系统的稳定性。这些问题也限制了多智能体协同控制在实际系统中的应用。本文设计了一种基于多机器人系统（Multi-Agent Robotic System，MARS）的多智能体协同控制算法实验系统。该实验系统在以多个SRV1机器人组成的系统上运行协同控制算法。　　 本文首先介绍了SRV1机器人的相关信息，之后详细阐述了实验系统的组成结构、系统工作流程、以及在整个系统设计过程中遇到的一些问题及其具体的解决方案，最后给出了协同控制算法在该系统上的实验结果。主要工作包括以下几个方面：⑴设计了基于SRV1型机器人的协同控制算法实验系统的结构框架和工作流程，包括硬件平台的组成和软件模块的划分。⑵采用机器视觉的方式为机器人提供外部定位，使用Open Computer Vision(OpenCV)的函数库，利用Camshift配合形状识别实现对机器人的检测与跟踪，为SRV1履带式机器人建立运动模型，并在该模型基础上控制机器人运动;根据机器人的控制协议将协同控制算法计算的结果生成机器人可识别的运动指令，并使用多线程技术实现同时控制多个机器人。⑶介绍了两种协同控制算法，同时给出了算法的计算机仿真和在该系统上仿真的结果。