在科技发展的今天,移动机器人在各个领域中发挥更加重要的作用,其中全向移动机器人因其灵活的运动模式,得到了越来越多的应用。在大型装备运输、军事行动方面,同一项任务往往需要多个机器人协作完成。另外,在一些地形复杂或环境恶劣的情况下,通过多个全向机器人的组合,可以提高整个移动平台的运动能力。因此,多个全向移动机器人的协同运动控制已成为了移动机器人领域的重点研究课题。本文针对多全向移动平台协同运动控制中的架构以及控制方法两大核心问题,开展了下述三方面的研究工作:（1）针对多全向移动机器人直行、横移、斜行、原地转向及前行转向五种运动模式,以中心平台模块为核心,提出了一种中心映射组合体机器人运动控制方法。由于组合体机器人运动过程中各模块位置相对静止,将其余模块运动坐标系映射到中心模块上,通过坐标转换及速度映射,计算其余机器人各轮的转速及转角。分别获取五种运动模式下各轮速度与转角的通用计算公式,并最终实现了对组合体机器人的运动控制。（2）对全向移动机器人自主运动的几项关键技术进行了相应研究:针对传统RBFP-SLAM算法中存在的粒子退化问题,本文将激光雷达数据与里程计数据融合,以新的观测模型代替传统运动模型,取得了较好的效果。针对蒙特卡洛定位算法中重采样过程中粒子退化的问题,本文将自适应机导入采样过程,使重采样过程自适应调整样本,并在仿真环境中进行了效果验证。以生成的SLAM地图为例,对其进行膨胀处理,获取了组合体机器人运动代价地图,并以RRT算法实现多移动机器人的路径规划。针对RRT算法生成的路径点,提出了一种路径点遍历控制器。以横向及纵向位置差值量耦合作为线速度控制器输入值,以航向角差值作为角速度控制器输入值,获得了移动平台的运动指令,并在差速移动平台上验证了控制器的路径点遍历效果。（3）面向中心映射组合体机器人运动控制算法,建立了一套低延迟、强扩展性的多机器人运动控制系统。针对控制系统中的控制模块化、可移植性、低延迟以及多机跨平台通信的需求,对移动平台的各项硬件系统进行了选型分析,设计了双层分级控制逻辑架构,保证了各模块控制系统的稳定性及高效性。基于中心映射的运动控制算法,设计了以中心模块为控制及通信核心的多机器人通信系统架构。即以中心模块为控制及通信核心,其余模块订阅中心模块位姿信息,有效降低了各运动模块之间的信息延迟,增强了组合体运动协调性。