当前机器人技术的应用场景已经从传统工业领域快速扩展到农业生产服务、医疗服务、教育娱乐服务、办公后勤服务、酒店管理服务等新领域,一种称为服务机器人的机器人技术迅速发展起来。同时,随着互联网、物联网和云计算技术的发展,网络化协同工作的服务机器人将成为机器人技术应用的发展趋势。鉴于这种情况,本文主要做了以下几点工作:1.分析了当前协作问题的研究方法和协作与仿真系统的研究现状。当前协作问题主要分为两种方法:基于协商与反应式的方法和基于多Agent的方法。2.分析了基于多Agent理论的多机器人协作的关键技术。以Agent的特性与结构以及MAS(Multi-Agent System)的体系结构为基础,总结性讨论了协作任务描述、协作内容设计、资源统计、协作形式、任务分配与调度和通信与交互几种关键技术。3.针对通信与交互问题,给出了基于改进KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)的服务机器人通信机制。针对KQML中通信与知识共享的紧耦合性问题,设计了基于状态变量的消息机制。针对其中未考虑到跨网络级的问题,给出了一对消息行为原语。4.针对任务分配与调度问题,给出了面向服务器与机器人间的自适应任务负载均衡机制。该机制分为两部分:自适应分配与自适应调度。自适应分配是考虑机器人自身的状态和网络通信能力,自适应调度是考虑更细粒度的任务迁移。5.设计了一套自适应的异构机器人协作系统。该系统主要特点是自适应性、动态性和通用性。自适应性是指根据当前机器人和服务器的数量自适应分配任务,动态性是指提供服务的Agent数量可以动态变化,通用性是指其可以很容易应用到多种协作场景中。6.在设计与实现的异构多机器人协作与仿真系统的基础上实现了一种基于栅格地图、动态分区和人机交互绕墙探测路径规划的协同SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)机制,并用实验证实了其有效性。