本文对群体机器人协同行为进行了系统、深入的研究。实现了群体机器人运动层协调与任务层协作,构建了描述群体机器人系统动态变化情况的数学模型,并利用数学模型对群体协同行为进行分析。对于运动层协调,分别结合Boid模型及社会势场,实现了群体机器人在复杂、未知环境中聚集队形的形成和保持;通过引入阈值及柔性社会势场机制提高了聚集队形控制策略的运行效率。对于任务层协作,提出了基于反应阈值模型的任务分配策略,有效地实现了群体机器人的劳力分配与调整。当环境或系统需求发生变化时,该任务分配策略能够对劳力分配进行相应的调整,以满足系统需求;通过引入局部通信机制实现了资源信息的共享,有效地改善了任务分配策略的性能。对于数学模型的构建与分析,首先归纳出群体机器人系统主要状态间的转换关系,然后根据比率方程构建描述不同状态机器人数量动态变化情况的方程,最后通过构建联立方程组得到群体的数学模型;利用所构建的数学模型分析了相关参数及控制策略对群体机器人协同行为的影响。本文研究得到了国家自然科学基金项目“复杂环境下群体机器人系统协同适应性理论与方法研究”(60675057)的资助。