自古以来，持续监测环境对提供安全保护，防范恶意攻击有着很重要的实际意义。面对这项重要任务，人类会由于单调和疲劳导致风险。近年来，多机器人和自主无人车技术的发展表现出巨大的潜力，使得机器人在代替人类完成这类任务方面有着前所未有的优势。在多机器人领域，围捕问题因其融合了信息传输、博弈决策、多机器人协同合作等方面而成为一项热门话题。在生活中，由于机器人传感器系统的限制，机器人的观测范围往往会有一定的限制，这会对围捕问题产生至关重要的影响。为了解决此类问题，本文做出了如下的研究：　　研究基于封闭空间上机器人移动速度互异、观测范围不同时的围捕逃逸问题。针对多机器人移动速度的差异，将问题划分为追踪者移速快于逃逸者和慢于逃逸者两类情形来讨论。当追踪者移速更快时，首先在有限时间内能够扫荡封闭空间探索到逃逸者位置，保证了追逐者始终能够探测到逃逸者位置，然后设计贪婪策略，确保时刻获取逃逸者位置信息，最后实施围捕。当追踪者移速更慢时，对于单个追踪者的情形，基于几何拓扑，设计逃逸策略，并给出逃逸成功的条件，对于有多个追踪者的情形，求得了完成围捕所需最少的追踪者的数量。　　研究基于开放空间随机分布若干追捕者和在某个区域存在单个逃逸者的围捕问题。针对追踪者和逃逸者观测范围受限的情况，将问题分为三个阶段来执行：搜索、追踪和围捕。在搜索阶段追踪者依据自身位置和逃逸者的区域，形成一定的队形，然后在该区域进行扫荡搜索，获取逃逸者位置。追踪阶段追踪者依据获取得到的逃逸者位置信息，在保持时刻探测到逃逸者位置信息的同时形成包围圈。围捕阶段收缩包围圈，并且完成围捕。