多智能体系统凭借其工作效率高、能量消耗小,鲁棒性强等优点受到越来越多的关注,在军事领域与民生领域内都得到了广泛的应用。在实际应用中,编队经常需要工作在障碍环境中,此时编队的避障能力是系统能否发挥工作效能的关键问题。为此,本文以轮式移动机器人组成的领航跟随编队系统为研究对象,对机器人编队在障碍环境下的避障问题进行研究。首先,为描述机器人个体及编队内部机器人间的运动耦合关系,分别建立了机器人个体的运动学模型及基于距离-角度的领航跟随编队模型、基于距离-距离的领航跟随编队模型,阐明了系统内部各关键量之间的耦合关系,为后续研究奠定系统模型基础。其次,结合编队在运动过程中的动态特性,本文将模型预测控制(Model predictive control,MPC)方法引入到编队控制中,分别实现了对距离-距离编队模型与距离-角度编队模型的控制。考虑编队在不同模型的拓扑切换问题,对两种模型在编队运动过程中的转换机制进行探讨。阐明了在不同拓扑联接下多机器人间通讯协议的区别与联系,使编队在当前拓扑失联的情况下能及时切换到其他拓扑模式,以提高编队运动的鲁棒性。再次,面向在动态障碍环境中的编队整体避障问题,提供了同构/异构两种避障方式,另外,考虑编队在避障过程中的安全性,引入编队内外安全约束的概念以保证编队在变形过程中的安全性。进一步,为使编队能快速确定最优的异构避障队形,本文建立了队形库并引入能够衡量编队避障性能的变形与能耗指标,对编队避障性能进行定量评估。通过将上述约束制度与评价标准相结合,编队能够在障碍环境下快速确定最优避障队形,编队对障碍环境的适应性得到增强。最后,为提高编队的个体避障能力,将人工势场法(Artificial potential function,APF)应用到编队避障个体的控制中。对于领航机器人,建立障碍物势场,通过APF在速度层面上的控制同时实现轨迹跟踪及避障;对于跟随机器人,采用MPC与APF的复合控制实现跟随者的编队跟踪与个体避障/避碰。通过MPC与APF的复合控制,编队个体可以独立避障且不影响其他机器人,提高了机器人个体在编队避障中的灵活性。本文对机器人编队的避障问题进行研究,借助Matlab/Simulink平台进行仿真验证,所提出的控制策略能够有效解决编队避障问题。