多机器人系统一直是机器人研究领域的热点,用多个低成本,结构简单的机器人架构而成系统,代替将复杂功能集成于一体的单台机器人,降低了生产成本,增强了可扩展性;同样,对于复杂任务来说,将其分解成多个可配合的子任务,也大大降低了对机器人运算能力的要求。但此时要考虑的问题就是:处理某一复杂任务,该如何搭建系统框架,若是分解成子任务,每一个又该如何实现。因此要理清楚每台机器人在这个系统中扮演的角色,它们之间是否存在通信交互,又是如何完成的。针对上述问题的思考,本文就基于多移动机器人协同目标搜索与抓取任务进行了研究与实验。在开始任务之前,本文对所要使用的机器人及相关设备进行了建模。由于所设想的系统框架是基于ROS平台,对其提供的通信机制进行了分析,给出了此任务系统总体框架的设计,对各部分功能也进行了一定程度的填充。ROS松耦合的特性也保证了各功能节点间的可交互性与可扩展性。针对系统框架中的建图功能,详细分析了移动机器人SLAM同步定位与建图的过程,描述了占据栅格地图的建图原理,并基于AMCL自适应蒙特卡洛定位算法解决移动机器人搜寻过程中的定位问题。其次,基于K-Means算法为多机器人划分了搜索区域,并基于TSP求解问题,为每台机器人制定了搜索策略,搜寻时按照一定的路径点完成轨迹规划问题,当机器人在移动过程中识别到目标颜色后,更改运动模式为视觉伺服,以颜色阈值为判断条件靠近目标物体。接着,分析了该硬件平台下的相机模型,测得相机内参,将物体的像素坐标,加上深度信息,转换至机械臂基坐标系下,以此作为机械臂末端夹爪的位姿进行逆运动学求解。最后,搭建了仿真与真实室内环境。使用现有Turtlebot2移动机器人平台,Hokuyo激光雷达、Phantom X pincher机械臂等设备,对系统任务的各部分功能进行实验验证,证明了该搜寻系统的可行性。