多机器人覆盖控制与机器人完成诸如清洁、清雷、水下(空中)探测及侦察、农业收割、救灾搜索等任务紧密相关,需要各机器人之间在有限资源、自身性能、时间、避障等约束条件下相互协作,完成数据的采集和传送、目标的检测和追踪、以及对坏境的监控等,通常以覆盖率高、重复覆盖率低、最优路径、最短时间、最少消耗、最优智能体配置等为主要优化目标。覆盖问题的研究对象是:针对具备一定范围内感知、通信和分辨能力以及分布计算性能的多个智能体,通过自组织的方式运动,使得多智能体系统在保持连通的同时,最终形成的网络状态能实现对特定环境的最大覆盖。覆盖问题中的关键是智能体的移动策略,智能体在确定了策略后,经过多次移动,最后达到最理想的覆盖,获得最终的拓扑结构。本文提出一种基于博弈模型的多智能体覆盖控制算法,将多智能体系统的整个自组织移动过程视为静态博弈的序列,针对每一个移动步,通过求解博弈模型的均衡解,获得系统中每个智能体在当前步的最佳移动方向和步长,并得到下一步位置坐标,完成多智能体移动路径的动态规划,最终实现对环境的最大覆盖。主要内容包括:(1)基于非合作与合作博弈模型,对多智能体覆盖控制问题进行建模,进行不同环境下的仿真分析。(2)将设计目标视为博弈方,简化博弈过程并进行仿真分析。(3)将基于非合作博弈模型提出的动态规划方法进行实际应用。通过仿真分析验证了上述算法可以在保障系统连通的前提下,尽可能对环境实现较大覆盖。