由于多机器人系统在复杂任务中的应用潜力,近年来众多国内外研究者已经在该领域开展了大量研究。然而从目前研究现状来看,多机器人系统在复杂未知环境中的应用仍是该领域面临的主要挑战之一。从这一问题出发,本文利用异构机器人间的优势互补,提出了由搭载视觉传感器的UAV及多台UGV组成的异构多机器人系统。在多机器人系统的协同运输、区域覆盖等具体任务中,各机器人成员有时需要形成特定的队型结构。随着多机器人系统的发展及学者对生物集群现象研究的深入,编队控制已经成为了多机器人协同领域中的热门课题。围绕上述异构多机器人系统的编队控制问题,本文的主要研究内容如下:1.利用空中视觉传感器的视觉定位,对异构多机器人系统的编队形成问题进行研究。基于多机器人系统编队控制中常用的人工势场法,本文利用UAV的视觉定位信息设计了相应的势场函数,从而同步解决异构多机器人系统的编队形成问题、成员碰撞避免约束及相机视野范围约束。通过分析非完整UGV的运动学模型,本文设计了基于梯度的编队形成控制律,并证明了闭环系统在UAV静止时的渐近稳定性。此外,本文根据工作中的异构多机器人系统搭建了相应的仿真平台与实验平台从而对方法在实际任务及环境中的表现进行验证和分析。2.在异构多机器人系统静态编队的基础上,本文进一步研究了以UAV为领航者的异构多机器人系统的编队跟踪控制。为了实现异构机器人间的优势互补,系统中的UAV应充分发挥其高自由度的运动特性。针对这一动态场景,本文对UAV的投影运动模型进行了分析,并进一步提出了移动参考系下非完整UGV团队的异构运动学模型。基于该模型及李雅普诺夫直接法,本文设计了无需对UAV六自由度运动施加额外约束的异构多机器人系统编队跟踪控制律,并证明了闭环系统在UAV状态反馈准确时的渐近稳定性。该方法的表现及效率也在文中搭建的仿真与实验平台中得到了验证。3.为了将方法推广至通用的低成本机器人平台,本文进一步研究了仅依赖视觉的异构多机器人系统编队跟踪控制方法。利用多机器人系统的异构运动学模型,本文设计了基于视觉定位的领航速度观测器,并在观测器中进一步考虑了视觉定位误差及信号传输延迟的补偿。同时,针对基于视觉定位的势场函数在实际应用中的不足,本文也同样设计了基于图像坐标的势场函数,从而降低相机标定及视觉定位误差对于系统整体的影响。通过对控制律的改进,本文证明了闭环系统在领航速度观测器输出误差有界时的稳定性。该方法在仿真以及与领域内最新方法的对比中取得了良好的表现,同时也在实际的异构多机器人系统实验中有效的完成了预期的编队跟踪任务。