随着移动机器人应用技术的不断发展,单个机器人需要完成复杂多变的任务,其有限的能力已不能满足人们的要求,多机器人协作技术成为迫切需要解决的问题。目前,分布式人工智能学、社会学、管理学和生物学等领域的理论和方法被引入机器人学的研究中,从系统的角度探讨了多机器人的组织形式、信息交互、协作行为等问题。而机器人之间的协调能力是完成如物体搬运、空间探索和搜索救援等协作任务的保证,多机器人协作就是在这些新的应用需求下提出的,并随着移动机器人控制理论的不断发展而逐渐成为一项重要的新课题。本文首先综述了多移动机器人协作控制的研究现状,并分析比较了当前该领域的主流的研究方法和关键技术,简要介绍了几种多机器人协作的试验模型。同时提出了本文实验的仿真平台和环境条件,分析了机器人用于感知外界信息的距离传感器的工作原理。对于移动机器人的避障行为,本文采用了模糊逻辑控制的方法。为了躲避未知环境中出现的随机障碍,采用模糊逻辑构建了围捕机器人的避障控制器,并建立了碰撞风险与躲避角度之间的映射关系。移动机器人根据映射关系来决定需要转过的角度,避开随机的障碍。协作围捕方面则分别采用了编队、点镇定、“势点”以及模糊遗传算法等策略。围捕机器人通过这些策略不断接近目标机器人,并实时调整自己的运动状态。为了提高围捕效率,在实现合围后,围捕机器人采用圆弧运动的末端处理算法来对抓捕目标进行夹击。围捕机器人的各种行为则通过包容式控制体系结构进行融合。围捕机器人的综合行为通过融合避障行为、合围行为和夹击行为获得。考虑到自适应能力和容错能力,本文在围捕策略中不断检查各个围捕机器人的工作情况,对于发生故障的机器人,围捕策略会自动剔除,减少意外原因造成围捕失败的可能。并且围捕策略可以根据处于良好状态的机器人数量决定合围的方式。在MRS仿真环境下进行了模拟实验,获得的不同条件下的围捕结果证明了围捕策略的正确性和有效性。