近年来,随着多智能体系统理论研究和实际应用发展,很多研究学者开始关注多智能体领域。多智能体系统的主要研究方向大致可以分为编队、聚集、优化、一致性等。其中一致性问题作为多智能体领域的一个基本研究方向得到了深入而广泛的研究。多智能体系统一致性的控制目标是利用多智能体间的局部信息交流使得智能体状态收敛至同一终值。现有的一致性算法一般采用线性系统作为动力学模型,然而在实际生产生活中,随着质量轻、载重比大的含弹性关节机械臂越来越多的投入到应用中,其相应的一致性算法并未提出。本课题为解决这些问题,针对含弹性关节多机械臂系统,提出了分布式一致性算法,所取得的主要成果如下:在智能体间信息交互拓扑图无向连通的条件下,研究了含弹性关节多机械臂系统的一致性问题。把每个含弹性关节机械臂的动力学看成一个级联系统的形式,对子系统设计了关节角度的一致性算法,再通过反步法得到系统的真实输入,最后通过稳定性理论证明了机械臂系统的关节角度在任意初值情况下,都能渐近趋于一致。针对实际情况下相对速度信息和加速度信息难以获取的问题,提出了有向图中仅需相对位置信息的一致性算法。对含弹性关节机械臂系统的动力学模型设计了线性参考模型,利用模型参考一致性理论将问题转化为参考模型的一致性和单个机械臂系统轨迹跟踪两个子问题。本章通过反步法设计了单个机械臂的轨迹跟踪算法,并通过Lyapunov稳定性理论证明了系统渐近稳定性,对一组六个含弹性关节机械臂仿真验证了所提算法的有效性。针对有向图中动力学参数不确定的情况,提出了参数自适应一致性算法,通过自适应控制的方法对机械臂参数不确定性进行补偿。将动态面控制和反步法结合,对单个含弹性关节机械臂系统设计了轨迹跟踪算法,避免了反步法中求导产生的过多微分项。最后通过Lyapunov稳定性理论证明了在含弹性关节多机械臂系统的控制增益足够大的情况下,各含弹性关节机械臂的关节角度趋于一致。