多无人机协同环航围捕具有重要的理论和应用研究价值,在目标监测与打击、驱赶合围、目标行动限制、文艺演出等领域具有潜在的军事或者商业应用价值。针对环航围猎问题,本文从利用尽可能少的传感器信息,和尽可能少的通信量的角度出发,研究在事件驱动机制框架下,多无人机基于方位信息的协同环航围猎问题;并基于Gazebo设计多机协同仿真环境,验证了提出的一系列算法的有效性。本文主要工作如下:(1)提出了只利用方位信息,针对静止目标的环航围捕控制策略。论文首先从静止目标着手,利用方位刚性理论,将多机环航围捕问题转化为一个目标编队实现问题。然后在此基础上,设计了只利用方位信息的环航围捕控制算法,并从方位约束,编队中心和编队尺度三个层面上证明了系统的稳定性。(2)基于网络化多机对目标距离和速度的协同估计,提出了利用方位信息,针对运动目标的多机环航围捕控制策略。借助无人机机载惯导设备,论文设计了局部无人机网络利用自身速度和方位信息协同估计目标距离和速度的算法,并从理论上探讨了目标速度可估计的多智能体网络拓扑条件。在此基础上,将静止目标的环航围捕算法扩展到跟踪运动目标的环航围捕控制策略中,并利用Lyapunov稳定性判据和环路输入输出稳定等控制理论,分析并证明了提出算法的稳定性。(3)提出了基于事件驱动机制的多无人机环航围猎控制策略。为降低通信需求,论文将事件驱动机制引入环航围猎控制中。首先针对环航围猎问题,定义合理的事件及其触发条件;而后,在此基础上,设计了基于事件驱动的环航围猎控制律并证明其稳定性,实现了在控制性能可接受的前提下,大幅降低多机环航围猎控制的机间通信数据量。进一步,论文证明了在设计的控制律及事件触发机制下,事件触发的时间间隔一定是大于0的常数,从理论上避免了Zeno现象的发生。(4)搭建了基于Gazebo平台和机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)的分布式多无人机仿真环境,并对论文提出的系列控制算法的有效性进行了验证。Gazebo平台是一款在机器人领域广泛使用的仿真环境。论文将其与ROS框架结合,搭建了一套通过UDP网络进行信息桥接的分布式仿真环境,具有良好的可扩展性和实用性。基于该仿真环境,论文对提出算法的有效性进行了深入验证和细致分析。