群体机器人是当前理论与实际应用中的一个研究热点,其运行环境复杂多变,机器人之间的通信、协同、控制中存在一些有待解决的问题。本文研究群体机器人的集结问题,提出一些新的方法来解决这一问题,本文的主要工作如下：(1)线性情形下的群体机器人集结控制问题。考虑没有虚拟领导者的情形,根据机器人间的相互位置信息构建的势场函数和相对速度信息的一致性方法,实现群体机器人的集结行为。考虑带有虚拟领导者的情形,针对所有机器人都可以接收到虚拟领导者和仅有一个机器人可以接收到虚拟领导者状态信息两种情形,分别提出了具有网络连通性保持的分布式控制方法,解决群体行为的集结控制。在此基础上,研究时变虚拟领导者对群体行为以及机器人之间作用权值动态变化对群体行为的影响。(2)仅考虑位置信息情形的群体机器人集结控制研究。机器人的速度信息一般难以准确获取,仅考虑位置信息情形的群体机器人动态行为渐近控制是个很有价值的问题。考虑没有虚拟领导者的情形,根据机器人之间的相互位置信息构建势场函数并且通过位置信息实现对速度信息的观测,提出了网络连通性保持的分布式控制算法。考虑带有虚拟领导者情形,研究群体行为的动态演化,提出一新的分布式控制算法实现机器人的速度信息最终与虚拟领导者的信息保持一致,并且所有机器人的最终会聚集到一起。(3)非线性情形下的群体机器人集结控制研究。针对复杂群体行为下,研究机器人之间的非线性耦合关系,研究时不变与时变虚拟领导者情形的群体行为集结控制。并且深入研究机器人之间相互作用权值动态变化情形,拓宽了群体行为的应用领域。根据机器人之间的非线性耦合,相互势场函数以及虚拟领导者作用,提出了网络连通性保持的分布式群体机器人集结控制算法实现群体行为最终形成集结。研究群体机器人集结问题,针对不同情形,分别提出相应的分布式控制算法,理论分析证明了所有机器人的速度状态信息会收敛到一致,并且所有机器人的最终也可以形成集结。最后通过数值仿真实验验证了所提出分布式群集算法有效性。