群体机器人主要研究大量相对简单的机器人如何通过它们之间及其与环境之间的局部交互来产生群体行为。它是一种协调控制大规模多机器人系统的新方法。无线传感器网络是由大量分布的不同规格和功能的具有感知、计算和通信能力的微型传感器节点通过自组织的方式构成的无线网络。群体机器人协作的一个重要研究方法就是模仿社会性生物的协作机制。蚂蚁等社会性生物进行协作的一个主要方法就是通过信息素来交流信息,协调彼此的行为。本文针对群体机器人控制问题,结合无线传感器网络,将基于信息素的通信机制引入群体机器人控制当中,提出了一种新的群体机器人协作控制方法。研究成果可为群集智能研究提供新的途径,因而具有重要的理论意义。论文的主要研究工作如下：首先,详细分析了国内外无线传感器网络、群体移动机器人和信息素技术的相关研究成果。针对群体机器人实验的需求,开发了一个适用于群体机器人实验的移动机器人；基于GAINZ硬件平台,对IEEE 802.15.4软件协议栈进行了开发；并以此为基础构建了一个群体机器人实验系统。接着,对基本蚁群算法的原理进行了分析,基于此提出了一个基于信息素的群体机器人协作控制算法PMCA。算法定义了4种机器人状态,6种信息和4种动作,给出了机器人状态转移的基本方法；对信息素的更新模型和路径选择概率进行了详细的描述；并给出了算法的执行流程。最后,在实验系统上对该算法进行了实验。设计了一个群体机器人路径优化实验,将实验分成3个阶段：探索阶段、信息素积累阶段和路径优化阶段,分别对3个阶段进行了实验,对实验结果进行了分析。验证了本文所提算法的有效性。