随着多智能体编队在救灾、军事、工业领域应用需求的快速增加,多智能体系统面临在各种不确定的复杂环境下实现编队控制的问题。目前针对障碍环境下多智能体编队控制问题已经有较多的研究工作和成果,但是主要针对较为简单的障碍环境。实际编队中地形复杂、局部环境未知等问题导致了多智能体协同编队控制中避障约束、编队约束的动态变化,如何在协同机制下建立具有动态预报和自适应能力的编队控制策略是亟待解决的关键问题。本文将在滚动优化框架下分别针对静态复杂环境、未知障碍环境下多智能体编队协同预测控制展开研究。针对静态复杂障碍环境下多智能体编队控制问题,在虚拟领导者编队策略下,提出了基于模型预测控制的离线路径规划和在线轨迹跟踪控制算法。在路径规划中,针对多边形障碍物设计了混合整数避障约束,并形成混合整数二次规划问题求解虚拟领导者参考轨迹。此外,针对一侧障碍和拥挤障碍设计了虚拟领导者更换策略和下个可行状态搜索策略进行避障。在编队跟踪控制中,设计了一个分布式模型预测控制算法进行轨迹跟踪以实现编队,通过在优化问题中施加兼容性约束和终端不变集约束保证了系统的稳定性。针对未知环境下多智能体编队控制问题,首先考虑单个智能体如何在未知环境下进行移动和避障,提出了基于滚动窗口的导航控制策略。针对障碍环境的未知性和多变性,利用智能体检测到的局部障碍信息设计了超平面避障约束,考虑到智能体的局部检测能力,提出滚动窗口的策略进行实时局部规划,通过基于滚动窗口的局部目标点优化和基于模型预测控制方法的目标点跟踪实现未知环境下智能体向目标点的移动和避障。在单智能体导航控制的基础上,进一步考虑多智能体编队问题,建立了未知环境下多智能体协同编队控制方法。采用领航跟随法编队控制策略,通过领导者的导航控制和跟随者的轨迹跟踪控制实现多智能体编队。在领导者导航控制问题中,基于跟随者传递的环境信息,通过设计的编队预测方法实现考虑编队队形的局部目标点优化,从而保证整个队形的避障。在跟随者的轨迹跟踪控制中,基于领导者传递的轨迹信息,采用模型预测控制方法求解满足各项约束的跟踪控制律。通过领导者和跟随者的协同实现了多智能体在未知环境下的编队和避障。