基于广阔的应用前景和前所未有的理论挑战,多自主体系统协调控制成为了多个领域中的研究热点。其中,运动编队协调控制是多自主体系统协调控制中一个备受关注的研究课题,它旨在研究如何控制一个多自主体系统形成一个具有期望的几何队形,并实现以同步的速度运动。然而,在复杂动态环境的应用场合中,多自主体系统在形成运动编队的同时,可能会遇到障碍物,或者自主体之间可能会发生碰撞,或者因传感器的检测半径有限而导致自主体之间的通信链路中断等不可预料的情况。因此,研究具有良好环境适应性的运动编队控制对其推广到实际应用具有很重要的意义。本文分别在领导者-跟随者网络拓扑结构下和无领导者网络拓扑结构下,研究了运动编队控制问题。主要研究内容概括如下:针对领导者-跟随者网络拓扑下的多自主体系统,本文提出一种基于图拉普拉斯的分布式运动编队控制方法。针对具有一阶运动学模型和二阶动力学模型的多自主体系统,本文分别给出了可以保证全局渐近收敛的分布式运动编队控制策略。此外,观察到如果对队形进行伸缩控制,那么多自主体系统运动编队在复杂动态环境下可以通过队形伸缩来具有更好的适应性。因此,本文将该控制方法进行扩展,分别针对具有一阶运动学模型和二阶动力学模型的多自主体系统,通过对领导者施加距离约束来实现具有队形伸缩可控特性的运动编队控制,有效提高了运动编队的环境适应性。针对无领导者网络拓扑下的多自主体系统,本文提出了一种基于图拉普拉斯的完全分布式运动编队控制方法。该控制方法从控制参数设计到控制算法实现,贯穿了分布式控制的思想,所以,该控制方法称之为完全分布式控制。针对具有一阶运动学模型和二阶动力学模型的多自主体系统,本文分别给出了基于图拉普拉斯的完全分布式的运动编队控制策略,并分析论证得到系统实现全局渐近收敛的充分必要条件。考虑到在实际环境中,在形成运动编队的同时自主体之间可能会发生碰撞或者因传感器的检测半径有限而导致自主体之间的通信链路中断的情况。本文采用一种基于距离势能函数的切换控制方法,提出了一种同时具有避免碰撞特性和保持连通性特性的运动编队控制策略。