多机器人系统相较于传统自动化系统具有更高灵活性,且能完成更复杂、更具难度的任务,因此,近年来多机器人系统的相关课题成为了机器人技术的热门研究内容。随着移动机器人定位导航技术的日益成熟,同时伴随着多机器人组网通信技术和多智能体理论的不断发展,如何组建多自主移动机器人系统进行协同控制有了较为清晰的解决方案。研究了以激光雷达作为核心传感器的多机器人定位导航技术。借此,研究者可以利用机器人探索未知环境并获得二维环境地图,而且可以此地图为基础实现多台移动机器人在同一工作空间下的自主导航,令其在动态环境下完成单台机器人难以胜任的协同任务。本论文主要完成了以下工作。首先,以层次化和模块化思想研制了两个功能丰富、扩展性强的自主移动机器人平台。这两台移动机器人使用麦克纳姆轮作为驱动轮,获得了极其灵活的全方位移动特性,可以适应室内的狭小通道。所研制的两台移动机器人还具有非常精准的移动精度,为定位导航实验的开展打下了良好基础。并且,所研制的机器人的软硬件架构具有非常好的扩展优势,可以通过接入不同的外部设备和模块化程序包增添不同的功能,从而使机器人能够进入更广阔的应用场景,完成更多种类型的任务。其次,针对移动机器人的同时定位和建图(SLAM,Simultaneous Localization And Mapping)技术以及已知环境中的定位导航技术进行了研究。在定位问题上,所研制的的机器人使用激光雷达并采用基于粒子滤波的蒙特卡洛定位算法获取全局定位信息。在未知环境中,激光SLAM技术可以解决移动机器人定位和构建环境地图的问题。在已知环境中,为了抵达目的地,机器人使用A*寻路算法在静态地图中规划全局路径,并采用轨迹展开法和动态窗口法在动态局部地图中规划本地运动路径,从而使得机器人能够沿着最优路线同时躲避障碍,自动行进并抵达目的地。再次,借助ROS(Robot Operation System)框架的分布式组网特点,搭建起了灵活且稳定的多机器人系统。采用混合式结构体系进行协同控制,兼顾了系统决策的全局最优性和子任务协调的灵活性。在运动协调层面,交通规则法提供了静态环境中简单可行的运动协调策略,人工势场法提供了复杂动态环境中的较优协调策略。最后,设计了针对机器人的定位导航功能的多个实验,分别测试了机器人的SLAM建图功能、自主导航功能和人体跟随功能。一方面测试了所搭建机器人平台定位导航功能的实际表现,另一方面验证了定位导航算法在实际应用中的可行性。另外,为多机器人系统设计了测试实验和场景实验,对多机器人系统的综合性能进行研究。测试实验中,运用协同控制方法实现了同构多移动机器人系统的组合运动,验证了所采用的运动协调方法的有效性。场景实验中,设计了一个面向日常物品运送与整理的多机器人协同任务演示实验,两台移动机器人和一个工业机械臂协同作业,完成了零件与文档的运送、入库归档任务,测试了此多机器人系统在现实场景中的实际表现,验证了所采用的系统决策模式与协同控制方法在复杂协同任务中的可行性。