随着无人机技术的普及,越来越多的编队应用走进大众的视野,相应的多智能体编队控制问题也成为了当前热门的研究方向。在民用领域,无人机编队常用于电力巡检,消防灭火、植保作业等;在军用领域,无人机编队常用于战场侦察、联合作战等。具体地,在应用时均需要考虑通信、定位、轨迹规划、队形生成、队形保持以及避障等多方面的问题。据此,本文展开讨论如下三个问题:1、在实际的编队应用中,如编队表演,为达到更好的视觉效果,无人机需跟踪较为复杂的时变参考轨迹。因而,如何实现更好的轨迹跟踪效果成为一个值得研究的问题。2、在通信方面,分散式与集中式方法为个别节点带来较大的通信压力。3、在多数设计中,编队的期望队形常设计成固有方案,对预设方案准确度要求高。此外,在面临大数量无人机编队任务时,单个队形的调整可能带来大量的代码修改工作。为了解决以上三个问题,本文具体的工作内容如下:首先,以一阶、二阶积分器作为研究对象,提出一种基于相对位置的缩放跟踪编队控制算法,设计重点包括:1、构造外部系统,对整体编队的参考轨迹与队形信息进行建模。引入内模原理以实现高精度的动态补偿,提升轨迹跟踪效果。2、构建分布式通信网络,以缓解个别节点过大的通信压力,同时提升整个通信网络的安全性。3、在单层分布式通信网络的基础上,增加一层分布式通信网络用于观测期望队形,实现队形在线缩放。接着使用李雅普诺夫第二法与李雅普诺夫第一法进行了稳定性分析并给出了相应的仿真验证。此外,本文还针对编队队形与参考轨迹的建模方法进行了分析,分别讨论了固定几何队形与时变编队的设计方法,并给出了仿真算例进行验证。最后,本文选用Crazyflie无人机作为实验平台,借助运动捕捉系统Vcion搭建无人机集群实验系统,对编队算法进行初步验证。此部分工作主要包括四旋翼模型分析与模型转换、实验环境搭建与实验结果。实验中,无人机的位置采集由Vicon完成,多机间的通信使用NRF24L01通信模块。实验分别进行了单机飞行实验与多机编队实验,验证了所提出编队算法的有效性。