随着多机器人研究的不断进展,未知环境下多机器人间协作控制逐渐成为研究热点。虽然未知环境中多机器人间协作问题已取得较好成果,但多机器人系统依然面临感知范围小、多机器人间通信间断、与外界环境交互实时性不高等问题和挑战。模糊控制是应对未知环境下多机器人系统协作问题的一种实用的方法。模糊控制根据现有的专家经验,通过建立不同输入输出参数的隶属度函数及模糊规则,实现在不同环境中多机器人系统的运动控制。通过在未知环境中布置静态感知节点,形成一个由静态节点群组构成的社区,多机器人系统可通过无线通信方式形成社区感知网络。针对未知环境下多机器人避障和编队问题,运用模糊控制方法,本硕士论文展开了对动静态运行环境的路径跟随、机器人避障以及多机器人编队等问题进行研究,该选题具有很好应用价值和意义。本硕士论文主要工作如下：第一,针对未知环境下具有静态障碍物的机器人路径跟随问题,根据避障与路径跟随精确性的不同,给出了基于不同模糊粒度划分的分层模糊控制策略。第二,针对未知环境中机器人的动态避障问题,根据探测到的动态障碍物速度和方向的变化信息,通过建立机器人速度和角度偏转的模糊规则表,提出了一类双层模糊控制器的动态避障方案。第三,对于不确定环境对多机器人编队控制问题,由于多机器人编队难以有效地保持队形,通过对不同多机器人队形设计不同的模糊保持规则和多队形的模糊变换规则,实现了对多机器人三类编队的有效控制。第四,针对未知环境中多机器人队形无法获知大范围的环境信息问题,通过在环境中布置静态感知节点来构建社区感知网络,应用栅格法和可视图法,给出了基于社区感知网络的多机器人编队领航机器人路径规划和编队模糊控制。