移动机器人在各行各业中应用越来越广泛,但随着工作环境的改变以及复杂程度的提高,单个机器人已经难以满足需求,需要多个移动机器人作为一个整体进行工作,来完成某项任务。参考多移动机器人常见的路径规划方案,全面思考不同方案的优缺点,综合现今多机器人编队技术,本文做了以下工作:首先,本文针对多机器人移动过程中的编队、避障及路径规划,结合多种路径规划方案的优缺点,提出了一种将两种算法相结合的人工势场-蚁群算法。该算法将人工势场合力融入到蚁群的概率转移函数中,充分利用了两种算法的优势。蚁群算法在进行路径规划前,会受到信息素浓度的影响,在初始阶段进行路径探索时引入势力场,能够更快速有效的找到最优路线。其次,在MATLAB开发环境中进行路径规划和编队的仿真实验,实验给出了编队队形为三角形和直线型状态下的路径规划仿真结果及性能指标分析。通过对蚁群算法和人工势场-蚁群算法的仿真结果比较分析,验证了人工势场-蚁群算法的优势。此方法可以顺利避开障碍物并维持编队,且能够找到最优路径,其结果比蚁群算法更加优越。本文所提出的方法优化功能更显著,路线质量更高,收敛速度更快。最后,对基于人工势场-蚁群算法的机器人编队控制及路径规划进行软硬件设计。使用STM32F103C8T6处理器作为硬件电路的核心。对在实验中硬件功能调试时所出现的问题逐一进行了解决,证明该方案是切实可行的。