随着移动机器人的应用领域和范围不断拓展，多机器人系统具有单机器人无法超越的优越性，且越来越受到研究人员的重视。多机器人协作探测未知环境的相关研究是人工智能机器人的国际前沿研究课题，也是多机器人系统开发研究的热点和难题。在多机器人系统研究领域，协调机制、协作定位与建图、机器学习与通信、目标定位与跟踪是提高多机器人系统的协同性和鲁棒性的关键技术，推动了人工智能、模式识别、导航控制等问题的研究进展，对其相关技术的发展具有重要的学科意义。　　本文主要针对多机器人的协作定位与建图、任务分配、路径规划与避障三个方面展开了深入的研究，并在MSRS仿真系统上实现仿真运动。首先，在MSRS仿真系统上构建环境模型。动态环境中，声呐传感器无法正确检测动态障碍物从而降低了环境地图的精确性，因此利用多传感器的信息融合，构建动态环境下的栅格地图，增强了定位精确性和环境感知能力。其次，针对多机器人系统任务分配方式信息量大，数据处理复杂，得不到最优的问题，提出一种基于分布式任务分配方式的建模方法。该方法从寻求最优解或次优解角度出发，对多机器人系统任务分配问题进行了形式化描述。通过理论分析和数值试验，结果表明该方法能够有效地为任务分配问题提供最优解或次优解。最后，为解决人工势场法的实时性差、栅格地图信息量大的问题，提出一种在动态环境下基于人工势场法与栅格法的局部路径规划的改进算法，并通过仿真实验证明了该方法得到的路径更短且安全有效。