随着科技的日益发展,机器人技术越来越受到国内外学者们的关注。由于生活节奏的加快以及人们需求的不断增加,在很多场合下,单移动机器人显得独木难支,因而多机器人协同控制技术成为了当下研究的热点。多机器人共同作业可以极大地提高工作效率,通过分布式控制实现各个机器人之间共享信息,在执行任务时大大提高了容错率。在实际的应用中同时需要功能不同、尺寸不同的机器人共同作业,路径规划以及避障性能的好坏决定着工作效率,因此研究多移动机器人路径规划及协同避障是必要的。本文主要在以下几个方面展开研究:ROS机器人平台的搭建。首先介绍了ROS的通信机制、工作空间的架构;其次介绍了Turtle Bot3机器人的底盘控制单元、嵌入式控制模块、激光雷达测距模块和舵机控制模块;最后进行了TF坐标变换以及移动机器人和Footprint模型建立。改进A*算法的多移动机器人路径规划。针对原有A*算法中存在的拐点多、路径不平滑等问题,本文考虑了移动机器人运动学特性,在结合动态窗（DWA）的基础上,提出了改进的A*算法。在改进算法中,结合对当前运动方向与目标运动方向一致性的评价,设计了新的偏转因子表达式,得到了新的启发式函数。最后通过多组仿真和实验进行算法有效性的验证。改进互动速度障碍法的多移动机器人协同避障。针对原有的互动速度障碍法（RVO）没有考虑运动学限制,导致在多机器人避障时速度经常会超出限制的问题,综合考虑RVO算法和DWA算法的特点,将两种算法进行融合。在考虑了电机力矩的限制的基础上,对可选避障速度、加速度以及制动限制进行约束;进一步,在RVO算法的基础上,又考虑到尺寸不同的机器人在协同避障过程中平分避碰任务不是最优策略,提出了比例互动速度障碍法（PRVO）。该算法按照半径大小来分配避碰任务,充分发挥其行动的灵活性;最后将PRVO算法与DWA算法融合,PRVO-DWA算法既优化了避碰任务,又通过运动学约束增加了算法的实用性。仿真和实验证明了该方法可行性及良好的动态避障效果。