随着现代科技的不断发展和计算机技术的普及,多移动机器人系统得到了快速的发展和研究,而多机器人编队系统由于功能强大、性能稳定以及鲁棒性好,已经成为国内外研究的热点。较于传统渐近时间编队控制,固定时间编队控制收敛速度更快,且收敛时间的上界不依赖于初始状态,因此对固定时间编队控制的研究有着非常重要的现实意义。本文首先研究了跟随机器人在打滑状态下的固定时间编队控制问题,然后考虑到多机器人系统自身能量和网络带宽有限,引入事件触发机制,研究了基于事件触发的多移动机器人固定时间编队控制问题。本文主要研究内容如下:针对多移动机器人系统中跟随机器人出现的打滑状况,本文设计了一种固定时间编队控制方法。通过分析移动机器人打滑运动的规律,建立基于距离-角度的领航跟随编队模型,依据固定时间稳定性理论采用状态反馈技术设计了固定时间编队控制器。对跟随机器人打滑产生的不确定信息采用径向基函数神经网络（radial basis function neural networks,RBFNN）进行补偿,并根据固定时间理论和李雅普诺夫稳定性理论设计了嵌入RBFNN的固定时间编队控制器。设计的编队控制算法可以保证跟随机器人在固定时间内收敛到期望编队,且收敛时间与初始状态无关,只与控制器设计的参数有关。最后通过Matlab对编队控制算法进行仿真研究,仿真结果验证了所设计的控制器是合理有效的。同时考虑移动机器人收敛速度慢和自身能量有限,本文设计了一种基于事件触发的固定时间编队控制方法。依据固定时间理论和李雅普诺夫稳定性构造了触发函数,设计的控制器可以使多机器人编队系统在固定时间内快速收敛到稳定状态,且收敛时间的上界不依赖于初始条件。较于传统的渐进时间编队控制,本文设计的编队控制方法不仅可以降低通信频率,还可以加快系统的收敛速度,同时排除了Zeno行为,最后通过Matlab数值仿真验证了编队控制算法的有效性。通过搭建的多机器人实验平台进一步验证所设计的RBFNN固定时间编队控制算法的有效性,实验使用的移动机器人为Turtle Bot3,通过高频投影定位技术采集多个机器人的位置、朝向、速度等数据信息,通过无线射频通信系统将信息发送到上位机进行处理,把处理好的信息通过中继板和光电接收板再发送给每个机器人。最后根据本文设计的编队控制算法,在实验平台上完成了多机器人编队控制算法的验证。