随着计算机、机器人、传感器、通信等领域的迅速发展,多智能体协同所需的苛刻技术条件得以逐渐满足,更多的研究成果可在现实场景中进行验证与应用。编队控制作为多智能体协同领域的重要方向,受到了学术界和工业界广泛而持续的关注。快速性是评价协同编队质量的重要指标,但快速编队要以满足单个智能体的实际约束为前提,比如无人机、无人车速度与加速度的物理极限,但相关研究并不充分。本课题基于仿射定位原理与终端滑模、屏障Lyapunov函数等控制理论,针对无向网络拓扑结构下的二阶多智能体系统的快速编队控制问题展开理论研究,同时兼顾单个智能体控制输入、跟踪误差、速度幅值等约束条件,具体内容如下。第一,给出了无向网络拓扑结构下基于系统仿射可定位原理的编队控制框架。采用图和矩阵的形式描述多智能体系统,通过分析矩阵的性质,推导出信息具备仿射可定位性质需要满足的条件,进而指导多智能体系统内部结构的设计。所考虑的仿射可定位多智能体系统可通过领航者的位置信息计算出跟随者唯一的期望位置信息,这是后续开展协同编队控制的基础。第二,基于终端滑模控制理论,提出一种具备自抗扰能力的多智能体快速编队控制算法。为提升多智能体编队速度,基于终端滑模理论设计标称滑模面及相应的滑模控制律,在理论上实现有限时间内的精确编队。进一步,考虑实际编队场景的复杂未知扰动,构造有限时间扰动观测器以获取多智能体系统的扰动信息,并将其引入控制律设计,实现对外界匹配、非匹配扰动的主动抑制。第三,针对以上快速编队控制算法,创新提出抗饱和机制,以应对单个智能体受限的控制输入。通过设计动态辅助系统,对快速编队过程中智能体可能产生的输入饱和程度进行估计与分析。基于此,提出一种抗饱和机制,并将其应用于基于终端滑模的快速编队控制,提升了控制算法对编队任务的适应性。第四,研究了状态受限下多智能体编队控制问题。对于二阶多智能体系统,在基于反步法的协同编队控制算法设计中引入屏障Lyapunov函数,并结合特殊形式的中间虚拟控制与最终控制指令,实现对于智能体跟踪误差和跟踪速度的综合约束,有效提升了编队精度与编队安全。总之,本课题针对多约束条件下多智能体协同编队控制技术开展有益的理论研究,并进行仿真分析与实物验证,仿真与实验均表明所提出编队协同控制方法的有效性、可行性与实用性,为后续开展复杂动态环境下异构多智能体自主编队奠定良好的基础。