随着计算技术的发展，多机器人技术研究的深入以及应用领域的不断扩大，机器人应用的数量规模也在不断扩大，国际上已经开始研究100个以上机器人组成团队时的协调合作问题。随着机器人数量的增加，机器人之间的通信压力和协调难度将会加大，使得关于机器人组织的形成以及基于机器人组织的求解机制等问题的研究变得越来越重要。 本论文结合总装备部预研基金、国防科工委基础科研项目以及江苏省自然科学基金等项目，面向任务对大规模机器人组织设计中的相关问题进行了研究，包括多机器人系统组织的研究框架、个体机器人体系结构设计、面向任务的机器人团队组织模型、组织的形成方式、组织演化的模型分析、团队运行的监控等。论文所做的主要工作和研究成果如下： 1．基于机器人面向应用的观点，从构建多机器人系统的目的出发，提出多机器人系统的研究可以从全局层、局部层和个体层三个层次来进行，并且利用给出的三层控制模型划分了该领域中已提出的系统性能术语。 2．在动态环境下，面向任务的多机器人系统中的个体机器人体系结构，应该突出机器人的实时反应能力、行为自主决策能力以及合作能力，而这三点在已知的典型体系结构中没有全面地表现出来，特别是对行为决策能力。为此本文提出了基于行为的五层混合式机器人体系结构，分别是系统监控、组织协调、行为决策、行为控制、反应五个层次。 3．将机器人移动过程中的行为与它到任务间的距离相联系，给出了“状态角色”的概念，提出根据状态角色的不同而发送不同的信息，从而减少机器人之间交互的通信量；另外，状态角色之间设置有优先级，便于机器人对任务的选择以及实现管理者的更换。 4．给出多机器人的树型层次化组织模型。根据任务将机器人划分为不同的任务小组，一方面降低了机器人间的协调难度，便于对多机器人进行管理。另一方面，减少了彼此间的通信量。在机器人组织基于合同网的形成中，充分考虑机器人在动态环境下运行时的不确定性，提出机器人在同时满足多个任务需求能力的前提下，进行任务组的投标时，不但要考虑距离，还应综合考虑任务、环境以及自身状况等各种因素，并且给出了使用多属性决策矩阵来进行任务组选择的算法。管理员招标时，除了考虑机器人的能力外，还要考虑机器人对任务组选择的不确定性，给出了基于熵的组成员筛选办法，以减少维护组成员的不必要开销。从某种意义上讲完善