随着计算机科学技术的日益发展,单机器人已经无法满足人类对于复杂劳动力的需求,利用多机器人系统完成复杂任务逐渐受到学者们的重视,其中仓储物流行业就利用多机器人代替人类完成货物搬运任务。本文以仓储物流行业中的地面移动机器人为研究对象,主要研究障碍环境下多机器人根据环境约束变换队形来有效规避障碍物的问题。研究内容主要包括以下几个方面:(1)总结了多机器人编队问题中多机器人及其队形变换控制的国内外研究现状,并从多机器人体系结构出发,概述了多机器人编队要解决的主要问题。根据本文的研究对象,搭建了适用于仓储物流环境中的基于麦克纳姆轮的全向移动机器人,并简要介绍其总体结构和软硬件架构。(2)针对队形变换的编队控制问题,提出了虚拟结构领航-跟随法,相比于传统领航-跟随算法,该方法通过引入虚拟跟随机器人将传统编队问题转化为机器人间的轨迹跟踪问题,提高了编队效率。分别基于线性二次型最优控制(LinearQuadraticRegulator,LQR)原理和比例(Proportion)-积分(Integral)-微分(Derivative)控制原理设计了编队控制器验证本文的编队算法,仿真结果表明基于LQR方法设计出的编队控制器的综合性能更好。(3)针对多机器人避障问题,提出了队形动态变换避障策略。该策略首先为领航机器人规划出一条从起始点到终点的最优无碰路径,跟随机器人在领航机器人的带领下充分考虑环境约束通过队形零变换、队形收缩变换和队形异构变换三种变换模式进行切换,智能的穿过障碍区。(4)通过Python搭建仿真环境,设计了基于简单、中等以及复杂三种环境中的避障试验,仿真结果表明在本文提出的算法下,多机器人队伍能够根据环境约束动态变换队形避开障碍物。并通过搭建的多机器人实验平台,在实际环境中验证了本文的算法可行性和有效性。