随着科技的发展,机器人技术日新月异,使得机器人越来越多的出现在各种生产和生活场景中,提高了我们的生活品质。多机器人系统因拥有更高的灵活性和工作效率,可以完成更为复杂的工作,因而得到了极大的发展。但是对于一个智能系统而言,并不是机器人数量的简单叠加。系统的智能化体现在执行者之间实现协同作业,减少不必要的冲突,更大地发挥系统的潜能,使其能够处理更为动态复杂的任务。由于免疫系统是一个复杂而高效的智能协同系统,体现了独特的学习和适应能力。分布在各处的免疫细胞相互协作,共同维持生物机体的稳定。受此启发,可以将免疫系统的工作机理应用到多机器人系统中,设计机器人调度协作算法,提升多机器人系统在动态复杂环境中的适应能力。论文以协作清理为应用场景,重点完成如下工作:(1)针对多机器人清理任务的动态未知等特点,借鉴生物免疫网络机理,设计一种面向多机器人动态任务分配的事件驱动免疫网络算法。机器人作为抗体,任务作为抗原,提出任务分配与协作的数学模型,并引入事件驱动的机制实现了任务的动态分配与协作。针对任务执行时出现的死锁状态,引入焦躁激素来解除。试验结果证明,该方法可以很好地实现动态清理任务的分配。(2)针对系统中路径规划问题,通过改进免疫优化算法为机器人求解无碰最优路径。通过对障碍物场景进行建模处理,将此问题转换为常见的优化问题,且为了提升算法的效率和得出全局最优解,引入自适应交叉和变异算子,并添加局部搜索算子,使得改进的算法能够更加快速地为机器人规划出全局最优路径,利用仿真验证了算法的优越性。(3)针对系统中存在的机器人间动态碰撞问题,借鉴免疫网络机理,提出一种面向多机器人动态避碰的规则驱动免疫网络协作策略。机器人看作抗体,构建多机器人系统激励和抑制网络模型,并在系统处于抑制状态时引入规则来解除,避免机器人发生碰撞,使得机器人系统能够更好地协作。并通过仿真实验,验证了协作策略在多机器人系统中的有效性。(4)以Khepera机器人为载体,利用本文的算法实现多机器人协作系统调度实验,通过实验证明了本文算法的有效性和实际价值。最后对全文进行了总结和展望。