由于多智能体系统具有单个系统不具备的优点,可以完成单个系统无法完成的复杂任务,因此在无人机、编队控制、传感器网络等领域的多智能体系统的自适应控制已经成为控制学科的研究热点之一。此外,非线性系统的稳定性易受未建模动态和输入死区的影响,因此,研究具有未建模动态和输入死区的非线性多智能体系统的控制研究具有重要的理论意义和应用价值。本文针对具有未建模动态、输入死区的多个领导者的多智能体系统,结合时变增益方法、命令滤波器技术和动态面控制方法,引入分散滑模估计器,提出了三种自适应控制方案。主要研究内容阐述如下:（1）在有向图下针对一类非严格反馈多智能体系统,提出自适应包容控制策略。把动态面控制方法扩展到非严格反馈多智能体系统的包容控制,在设计过程中时变增益替代常数增益。利用径向基函数的特性克服非严格反馈结构带来的设计障碍。通过辅助线性系统产生的动态信号来处理未建模动态问题。所设计的控制器可以实现所有跟随器的输出收敛于一个凸包,并且所有信号都是有界的。最后,通过数值和实际仿真结果,与恒增益控制方法进行了比较,验证了时变增益控制方法的有效性。（2）在有向图下针对一类具有输入死区的非严格反馈多智能体系统,提出一种基于命令滤波器的包容控制。通过补偿信号抵消滤波误差的影响,并且弱化与其相关增益的上边界的假设。利用径向基函数的性质克服由于非严格反馈结构造成的困难。分散的滑模估计器被用于获取领导者的轨迹信息。本文提出的控制器可以保证每个跟随者的输出可以收敛到由领导者的输出扩展形成的凸包上,而且所有的内部信号都是有界的。最后,通过两个仿真实例证实控制方案的有效性。（3）在有向图下针对一类具有输入死区和预设性能的非严格反馈多智能体系统,研究自适应包容控制问题。利用动态表面控制方法简化设计,并通过补偿信号抵消滤波误差。利用径向基函数的性质克服非严格反馈系统在设计中固有的困难。分散滑模估计器用于获取每个跟随者的领导者轨迹估计。该控制器能保证所有跟随器的输出收敛到领导者输出形成的凸包上,同步误差能收敛到预定的性能范围内,并且所有内部信号有界。最后,通过两个仿真实例说明了该控制方案的有效性。