多移动机器人在军事行动及日常生活等场景具有广泛的应用,如人员搜救、合作搬运、无人机表演、疫情防控及农业劳作等。随着移动机器人应用场景复杂化和应用范围不断扩大,对移动机器人的工作性能提出更高要求。由于多移动机器人在实际应用场景中,执行各种任务时必定会受到环境中障碍物的影响,进而使得编队在躲避障碍物时,完成任务效率低、系统稳定性差。针对以上问题,本文在室内二维平面环境中结合应用较为广泛的轮式移动机器人进行编队避障方法研究。（1）为了提高编队的避障效率、系统稳定性。提出一种距离-角度优先级避障策略,该策略主要根据机器人的自身安全距离和通讯范围来选择队形和避障方式。其中编队队形采用领航者法控制,避障方式采用调整领航者与跟随者之间的距离与角度改变队形结构躲避障碍物;通过建立领航-跟随者运动模型并对其相对位姿进行运动学分析,使机器人完成稳定编队的同时提高机器人通过障碍物的时效性,并迅速恢复队形。仿真实验结果表明,与传统的避障控制方法相比,本文提出的避障策略提高了避障效率、队形稳定性和控制精度。在相同的仿真环境下,减少了14.29%的避障路径,缩短了28.57%的队形恢复时间,降低了12.5%的队形结构畸变程度。（2）为了提高编队在实际应用场景的自适应能力。针对轮式移动机器人在动态障碍物环境中能够避开障碍物、顺利完成复杂任务等要求,基于模型预测控制（MPC）理论提出了一种轮式移动机器人编队避障控制算法。建立轮式移动机器人运动-动力学模型,在此基础上进一步设计了基于非线性预测控制的MPC控制器,其原理是把碰撞约束转化为状态约束映射到设计的控制器中,让机器人编队可以在多动态障碍物的环境下顺利完成复杂任务。仿真实验结果验证了模型预测避障控制算法的有效性。（3）为了验证本文提出的避障策略的可行性。基于机器人操作系统（ROS）,设计了一个基于三维仿真平台的实验方案。首先使用URDF文件创建轮式差分移动机器人模型;其次通过Gazebo搭建仿真环境,给机器人模型搭配传感器,获取仿真环境数据;最后通过搭建的实验仿真平台对论文所提出的编队避障策略进行验证。