近年来,随着自动控制技术、通讯技术和机器人技术的不断发展,机器人在人类生活中的应用越来越广泛。单个机器人在某些应用背景下,在感知范围、计算能力、抗干扰能力等方面都有着很大的缺陷。而多个机器人协同合作可以获得更大的感知范围、更高的计算能力和更好的抗干扰能力。因此,多机器人协同合作已成为机器人学发展的新方向。在多机器人协同合作问题中,多机器人编队问题是研究多机器人协同合作的基础问题,多机器人协同对抗则是多机器人编队问题的延伸。目前,对多机器人协同合作的研究主要集中在仿真上,缺乏在实物机器人上的验证。本文以日本Soft Bank公司的NAO机器人为载体,研究多机器人编队及协同对抗问题,主要研究内容为多机器人编队、NAO机器人单目视觉定位及多机器人协同对抗。本文对多机器人编队的研究,设计了多机器人编队算法,阐述了多机器人编队算法细节,包括设计编队模型、多机器人互相通信、计算跟随机器人期望位置和跟随机器人调整位姿走向期望位置,完成编队。并且通过MATLAB仿真和NAO机器人编队实验验证了算法的可行性。在NAO机器人单目视觉定位的方面,详细阐述了NAO机器人目标识别及定位技术,对NAO机器人拍摄的目标图片进行分割、去噪、提取特征等处理,提取出目标图片中需要的信息即所求目标物体,设计了单目视觉目标定位模型,并通过计算求出目标物体的位置信息。最后通过NAO机器人定位实验验证了该定位算法的有效性。在多机器人协同对抗的研究上,设计了多机器人协同对抗算法。具体内容为:首先,通过距离优先原则设定领导机器人;然后,领导机器人通过单目视觉定位模型计算敌方机器人相对于领导机器人的位置,并将该位置转换为围捕坐标系下的坐标;之后,领导机器人基于扩展卡尔曼滤波预测敌方机器人下一时刻位置,并计算出各围捕机器人的相应的围捕点;最后,领导机器人将期望围捕点通过机器人通信发送给各围捕机器人,围捕机器人调整位姿向期望围捕点移动,完成围捕。并通过MATLAB软件仿真和NAO机器人实验验证了算法的可行性。