多机器人协调控制可以完成单个机器人无法完成的复杂任务,并且大大提高工作的效率,是移动机器人研究领域的一个重要问题。多机器人编队的研究就是为了更好的完成多机器人之间的协作。本文基于Pioneer3机器人平台对多机器人编队问题进行了研究。主要研究内容为:　　 (1)论文在分析了Pioneer3机器人定位与导航中所用的ARIA关键类及其主要函数的基础上,针对该移动机器人的通信特点,提出一种通过无线网络,以打包形式发送数据的通信模式。Follower机器人接收Leader机器人发送的状态信息后,采用队形控制算法推算自己的控制量,从而快速形成预设队形。　　 (2)论文在对队形控制基本体系结构Leader-Follower模型分析的基础上,针对Pioneer3机器人定位特点,引入坐标变换法对传统Leader-Follower算法进行了改进,确定全局坐标下Follower机器人的速度和角速度。并根据移动机器人跟踪的非线性特征,采用了滑模控制方法克服了传统Leader-Follower控制远距离跟踪效果不好的缺点,圆形轨迹和曲线轨迹的跟踪仿真试验验证了该算法是有效的。　　 (3)针对多机器人编队执行任务时会遇到障碍物得情况,论文采用行为抑制和强化学习的方法进行队形控制。根据Brooks的行为思想,首先把整个编队任务分解为若干个行为,并通过强化学习可以使机器人在不同的环境中采取合适行为。在仿真试验中进一步验证了所采用方法的可行性和有效性。仿真实验表明,采用学习的方法较好地体现了多机器人系统的自适应以及自主性,同时体现了多机器人系统内部的协调性和智能性。