随着机器人技术的不断发展,云机器人和分布式(集群)机器人正逐渐进入人们的生产和生活中。云机器人凭借云端强大计算和存储资源实现了机器人计算和存储能力的有效提升,分布式机器人通过机器人的规模化协作实现了效率的大幅提升。通过将云计算和分布式机器人有机结合,在云端为机器人提供计算和存储支撑的基础上,利用云端应用综合使用各种信息实现对机器人的协同规划和能力提升的这一方式正成为学术界和工业界的研究热点。目前针对“云+分布式机器人”的研究大多针对某个特定的应用场景和特定机器人种类,并不具备通用性。开发者在开发应用时不仅需要关注算法还要关注对分布式机器人的管理和控制。除开发工作外,开发者还需要承担应用云端上线、机器人端应用部署和管理等繁琐工作。基于上述问题,本文研究重点是实现对机器人和应用两个层面的管理和控制,将云应用开发者从繁重的应用开发、部署、管理等工作中解放出来,使得其不必关心底层对机器人及应用的管理和控制。本文选用ROS作为机器人底层操作系统,从以下三个方面具体开展工作内容:(1)设计了一个较为通用的分布式机器人云应用架构该应用架构将传统的云机器人应用进行拆分,将分布式机器人管理控制模块从中抽离出来,形成机器人管理控制框架。该框架设计了基于化身的机器人远程控制机制和异构机器人远程控制的多态机制,利用该框架可实现对机器人信息实时获取和实时控制,解决了对异构的分布式机器人控制的问题。(2)设计并实现了机器人应用管理框架在(1)的基础上加入对机器人应用的管理和控制,实现对机器人和机器人应用两个层面上的管理和控制。为实现该框架,本文设计并实现了应用描述及状态转换模型,同时利用“动态+静态”结合的应用管理机制,实现了对静态应用包和动态应用程序的管理与控制,解决了对规模化机器人应用的管理繁琐的问题。(3)设计并实现了面向分布式机器人的云支撑平台本文将(1)中的机器人管理控制框架和(2)中的应用管理框架封装为服务,构建在基于Kubernetes的云计算平台中,为用户提供机器人的管理与控制底层服务,形成面向异构的分布式机器人云支撑平台,解决了对规模化机器人管理的有效支撑问题。最后,本文基于上述的架构和关键机制,实现了原型系统,并针对该系统进行了功能和性能等方面的实验,验证了本文工作的可行性和有效性。