近年来,随着智能机器人软硬件技术的快速提升,机器人越来越能“像人类”一样处理复杂任务。所以机器人越来越多地被运用到我们人类生活中,为人类服务。但是机器人应用领域的日益广泛,使得机器人的工作内容复杂化,而工作环境极端化和高危险化,比如救灾环境、高压高辐射区域。工作内容的复杂和工作环境的多变向机器人提出了更高的要求,所以机器人的功能越来越丰富。但仅依靠增强单机器人的功能必将导致机器人系统的结构更加复杂,而且毕竟单一智能机器人始终受体积、能量、载荷以及处理能力等方面的限制。要解决该问题,专家们提出多机器人协同完成任务。无人机作为机器人中的一种,相比地上机器人而言,能够灵活飞行,更加适合大区域大范围上的任务类型,广泛应用于农作物检测、地形勘测和军事侦察等方面。多无人机完成复杂任务时,往往需要先进行有序的排列以更高效地执行任务。所以,多无人机协同执行任务是建立在多无人机能有效地完成编队的基础之上的,而且多无人机编队也是多无人机协同技术研究的一个典型方向,故而本文主要研究无人机协同编队技术。论文围绕无人机协同编队技术进行展开。首先重点研究了基于动态角色分配算法的编队控制技术;然后针对队形的保持行进和规避障碍物的需求,对编队进行延伸,提出了具自调整机制的队形保持思想和基于话题监听机制的队形变换思想,并实现了该两种技术;最后开发了编队仿真系统并进行了无人机编队仿真实验。本文的工作主要体现在以下三个方面:1)针对多无人机编队问题,本文提出基于机器人集群框架,运用动态角色分配算法进行编队的方法。其特点在于既能获取无人机全局信息作为编队依据,又能通过分布式控制方法进行编队,克服了以往全局信息和分布式控制难以并存的困难,同时体现了编队效率和控制鲁棒性两个优势。2)针对无人机执行任务的场景需要,本文研究了多无人机队形保持技术和队形变换技术。针对以往研究中队形保持的误差积累和扩散问题,采用动态比对初始队形的方法,提出了队形保持的自调整机制;针对以往研究中队形变换不够即时的问题,本文在基于动态角色分配的编队控制基础上实现了基于话题监听机制的队形变换技术,变换灵活,响应即时。3)为验证编队算法的效果,在上述研究基础上,本文设计实现了一个编队仿真系统。该系统可以通过界面交互操控无人机仿真编队,可以可视化编队效果。基于该系统,无人机编队仿真实验再次验证了编队算法的可靠性和实用性。