多无人机编队控制是航空领域的研究热点，在军事和民用领域均有广阔的应用前景。近年来，新兴的多智能体信息一致性理论通过信息交互使各机目标达到协同一致，为多无人机编队控制提供了新思路，在解决其关键性技术和难点方面开始发挥出独特的优势。但是，信息一致性理论仍在探索和发展之中，有很多理论和技术问题亟待解决。论文致力于解决两个具有挑战性的问题：非理想情况下多智能体信息一致性稳定判定问题和基于信息一致性的多无人机编队控制问题。1.针对高阶、非线性和具有通信延迟、干扰等非理想情况下的系统，提出了信息一致性的稳定判据。首先，针对线性系统，基于矩阵分解理论构建了闭环传递函数，给出一致性稳定的充分必要条件。指出具有最小生成树的多智能体系统中，如果各阶状态量权重是Hurwitz稳定的，那么信息流就能够实现一致性稳定。接着，通过扰动解耦将具有可观测干扰的非线性系统转化为高阶系统。随后，当延迟存在于一阶和二阶系统中时，利用广义Nyquist判据和盖尔圆方法，推导出信息一致性稳定的充分条件。然后，针对高阶延迟系统，建立欧拉——拉格朗日方程，利用Lyapulov方法得到了其状态渐近一致性稳定的充分条件；并将该方法推广到具有模型不确定性、非线性输入的混沌系统中，设计了分布式滑模控制器来补偿非线性的影响。最后，仿真结果验证了所提出信息一致性稳定判据的有效性。2.提出了基于信息一致性理论的多无人机编队队形保持算法。首先，建立了簇头式的多无人机编队通信拓扑结构；给出了多无人机队形的几何描述方法，以任一无人机作为编队的参考点，描述各机在编队中的预定位置；定义了队形保持的位置和速度协同变量。接着，将队形控制分协同飞行控制和协同航迹控制来设计，分别控制飞行姿态和飞行轨迹。利用信息一致性理论分别结合非线性动态逆和PID两种不同方法设计了协同飞行控制律，均给出了具体构建形式并进行了对比。基于协同修正技术抑制了传感器的测量误差，提高了队形保持的控制精度。设计了三维协同航迹控制律，航迹指令作为参考状态引入到信息一致性中，使编队既能保持队形又能准确跟踪航线。构建了由无人机模型、飞行控制、航迹控制所组成的完整系统，提出了全闭环、全状态的控制策略。最后，仿真结果表明该队形保持算法响应时间快、控制精度高。3.提出了基于信息一致性的多无人机集结、解散以及队形变换策略。首先，集结过程分为三步，选取和分配集结目标点、形成松散编队、形成近距编队。利用基于距离空间的优化选择算法将目标集结点分配给每架无人机；使用速度一致性的非精确航迹控制快速形成松散编队，提高编队集结的效率；逐步压缩编队队形进入近距编队，并启动速度、姿态一致性来实现编队最终的精确航迹控制。其次，提出了与集结过程相反的编队解散策略，逐步扩张队形从近距编队过渡到松散编队。接着，给出了队形变换的策略，改变队形的几何约束来实现两个或多个基本平衡态之间的切换。最后，集结、解散、队形变换策略均通过仿真进行了验证。4.针对多无人机近距飞行，设计了基于人工势场方法和信息一致性的联合防碰撞控制律。首先，将通信拓扑结构和状态量权重的概念融入人工势场方法，使人工势场的构建更贴近实际应用。接着，给出了规避空域中障碍物的人工势场算法，在构建人工势场时，不仅考虑了编队与障碍物的距离，还考虑了相对运动速度，使两者靠近速度快时适当增加斥力场。然后，将人工势场的防碰撞算法和基于信息一致性的队形保持策略结合起来，设计了联合防碰撞控制律，使用零空间策略将低优先级的队形保持任务投影到高优先级的防碰撞任务里，增强了队形的刚体约束性。最后，仿真表明，联合防碰撞控制律不仅能有效地避碰，还能够较好地保持队形。