本文从多机器人系统的研究现状出发,研究了多机器人系统的特点及其体系结构,详细介绍了当前多机器人研究领域的众多令人瞩目的创新研究成果,并重点分析了基于MAS的多机器人系统协调与合作领域的多机器人的障碍规避和路径规划方案,主要工作包括:(1)提出并实现了多机器人系统任务级的协作与运动级的协调。对于任务级的协作,首先针对静态任务分配问题提出了一种解决小规模任务分配问题的方法,然后针对动态任务分配问题设计了一种适用于多机器人系统的分布式任务分配机制。对于运动级的协调,采用了“全局规划——局部修正”的路径规划结构,设计了一种基于预测的冲突消解策略作为了局部规划方法。(2)使用Visual C++6.0对单个机器人和多机器人静态障碍环境路径规划和障碍规避进行了仿真实验研究。(3)实验结果表明,任务分配方法能够满足静态任务分配的实时性与最优性要求,以及动态任务分配的自主性与鲁棒性要求,冲突消解方法具有较高的协调性,基于强化学习的避碰策略能够有效地实现机器人的自主规划并提高了其对环境的适应能力。