多智能体系统的一致性及编队控制受到了越来越多的关注并已成为当前的研究热点。一致性及编队的实现均以网络中多智能体之间进行的信息交互为基础,受环境的多样性,通信能量和网络带宽等因素的限制,多智能体的一致性及编队控制极具挑战性。基于此,本文对多智能体系统一致性控制与编队控制问题展开研究。考虑控制器的更新方式,研究多智能体系统的事件驱动一致性控制问题;考虑多智能体队形生成、节点部署、避障等因素研究多智能体系统分布式编队控制问题。主要研究内容如下:(1)针对由控制器的更新方式导致的智能体自身资源过度浪费问题,引入非均匀事件驱动传输机制,研究饱和约束下一阶多智能体系统的一致性控制。为减少智能体间的冗余通信,提出分布式事件驱动控制策略,针对给出的线性驱动函数设计控制协议。采用S-procedure方法和Lyapunov稳定性理论分析系统的稳定性并得出系统实现一致性条件;随后针对输入时延情形下的饱和一致性控制问题,给出了分布式一致性控制策略及系统实现一致性的充分条件,这对于节约智能体自身能源和网络能耗具有积极的意义。(2)对二阶多智能体系统基于事件驱动的一致性控制问题进行研究。首先,对不考虑输入饱和情形,在给定的事件传输驱动函数下,利用线性矩阵不等式技术得出了系统实现一致性的充分条件;进一步考虑了输入时延约束下的一致性控制问题,分析了系统的稳定性。其次,考虑输入饱和约束的情形,针对饱和无时延,运用Lyapunov稳定性理论研究了饱和系统的一致性控制问题,并给出了一致性控制条件;针对饱和有时延,利用改进的扇形条件和Lyapunov-Krasovskii泛函,并通过求解微分方程解的边界估计了饱和时延系统的初始域。(3)针对由网络拓扑导致的多智能体通信能耗问题,研究了三维多智能体分布式持久编队拓扑生成策略。以最小刚性图为基础,给出最优刚性图的生成算法,在最优刚性图中已知顶点与边的连通关系基础上,进一步提出对具有不同度顶点的有向化操作方法,运用几种边的有向化操作和路径反向操作技术,把最优刚性图变为最优持久图,给出了相关定理和生成依据,在保证得到最优刚性编队的同时,智能体间通信由双向变为单向,实现了编队的拓扑优化,节省了通信能耗。(4)针对多智能体系统的编队生成,研究了系统在满足局部李普希茨条件下的非线性滑模编队控制问题。对于一阶非线性系统,提出积分滑模控制器实现了有限时间编队;对于二阶非线性系统,给出非奇异终端滑模控制器实现渐近稳定编队;进一步地,以边界层为基础,给出超螺旋控制算法,实现二阶有限时间编队,减小了抖振对系统的影响。(5)针对移动传感器的编队避障和目标覆盖问题,研究了传感器的避障控制和目标覆盖策略。综合传感器移动技术和复合流函数方法,引入势场函数和虚拟引导者,设计了切换控制策略,结合一重覆盖拓扑结构使传感器移动过程中生成目标编队的同时实现避障控制;对于目标覆盖问题,结合传感器转动特性并对其设计合理的方向角实现了目标区域的全覆盖,这对于节约传感器自身能源和降低网络能耗具有积极的影响。