本论文来源于国家自然科学基金支持的重点项目“未知环境下移动机器人自主导航理论与方法的研究”(项目号：60234030)和国家基础研究项目“多移动体的协作技术研究”(项目号：A1420060159)。作为上述项目研究的一部分，本论文研究目标是针对未知静态区域，分别提出一种单、多机器人的全区域覆盖算法，使移动机器人可靠、高效的遍历区域，遍历过程中完成相应的任务。根据研究目标，本论文开展了以下几个内容的研究：(1)提出一种新的全区域覆盖算法-对Acar算法的改进。算法根据机器人位置的变化确定机器人行走方向，当机器人沿障碍物边界行走时，如果机器人行走方向发生改变，则可检测到障碍物的关键点。可解决Acar算法中要求机器人带有全方位传感器、仅能处理边界曲线光滑的障碍物以及不能有切线平行于障碍物边界的缺陷。(2)结合中南大学智能控制研究所自行研制的移动机器人MORCS-1的相关特性，通过实验，验证了本文新的全区域覆盖算法的可行性和正确性，详细分析了实验结果。(3)针对单机器人进行全区域覆盖的一些缺陷，在RekleitisⅠ算法的基础上，结合本文新的全区域覆盖算法，提出一种基于多机器人协作的全区域覆盖算法。算法利用两探索机器人沿边界行走时是否改变机器人行走方向和两者是否直线可见两种方式检测障碍物的关键点；设计了两探索机器人沿边界行走时保持直线可见的行走规则以及两探索机器人直线可见被中断时，如何恢复两者直线可见并保证仅环绕覆盖障碍物上下相邻区域的规则；算法既可用于快速的环境探索又可用于高效的全区域覆盖。(4)本文提出的单、多机器人全区域覆盖算法中，都不需要Reeb图或邻接图来表示单元和关键点之间的关系以保证完全覆盖区域或引导机器人走向未覆盖区域，而是设计一种新的区域覆盖方式：根据一定规则依次覆盖所有障碍物的上下相邻单元，当机器人找到凹关键点且左、右凸关键点集不存在其它关键点时，全区域覆盖成功，可解决Acar算法和RekleitisⅠ算法不能处理同一切线上存在多个关键点的缺陷。