多机器人图案构成是多机器人研究的热点问题,受到越来越多的关注。在实际应用中,多机器人根据不同环境及任务的要求构成期望的图案以完成诸如区域覆盖、目标搜索、编队表演等。然而现有的关于多机器人图案构成的研究大多基于理想的无障碍物环境,不能有效地应用于障碍物环境,同时为了提高图案构成效率,多机器人除了满足障碍物环境下构成期望图案还应进一步优化构成图案所用时间以及路径长度。针对以上问题,本文研究了障碍物环境下优化多机器人图案构成的问题,建立了考虑静态障碍物约束的目标图案生成模型,为机器人实时规划无碰撞路径以构成目标图案,然后实现动态障碍物环境下动态构成目标图案以及采用多机器人分组协作的方法进一步提高图案构成的效率。仿真实验结果验证了算法的有效性和优越性。本文主要研究内容如下:1)本文主要针对现有的多机器人图案构成算法不能有效地应用于障碍物环境的问题,首先在静态障碍物环境下,考虑障碍物位置信息约束以优化机器人路径和为目标建立最优目标图案生成模型。同时证明了该模型的求解属于混合整数凸二次规划问题,具有全局最优解。然后基于求解的最优目标图案位置坐标,设计迭代避碰控制器实时控制机器人无碰撞到达目标点构成目标图案。最后在MATLAB仿真平台设计静态障碍物环境下字母图案构成实验以验证算法的可行性和收敛性。2)现实环境中通常包含动态障碍物,随着动态障碍物的移动,环境信息时刻变化,解决动态环境下的优化多机器人图案构成问题更具有现实意义。因此,本文进一步研究了动态障碍物环境下优化多机器人图案构成问题,分析了迭代运动过程中动态障碍物与目标图案的冲突,动态地求解最优目标图案的位置,同时实时控制机器人无碰撞到达目标点构成图案。最后设计了动态障碍物环境下构成字母图案的仿真实验以验证算法的有效性和收敛性。3)为进一步提高多机器人图案构成的效率,本文考虑了一种基于分组的优化多机器人图案构成的算法。首先采用改进的分组策略对多机器人进行分组。然后每组机器人通过组内和组间的协调,在不碰撞的情况下并行完成其最优图案的构成。对多字母图案构成的仿真实验结果的分析,验证了算法的有效性和优越性。4)为了体现多机器人图案构成在工程背景下的应用,本文基于实验室的群体Kilobot机器人平台设计了多机器人字母图案构成实验,多次实验并分析实验结果以验证实验的可重复性和收敛性。