江 涛，张志安，程 志，李金芝，陆 静

南京理工大学 机械工程学院，南京210094

1 引言

近年来，随着机器人技术、通信技术和自动控制技术的不断发展，多机器人协同控制研究引起了众多领域研究者的关注，并在军事、空间探索、交通控制与服务行业等领域展现了广阔的应用前景[1]。作为多机器人系统协同控制中最基础和最重要的研究问题之一，编队控制要求多个移动机器人同时运动到目标区域，并在运动过程中保持设定的队形，同时能安全地避开障碍物[2]。

移动机器人的路径规划是指：在障碍物环境中，根据评价指标（如移动时间、路径长度、能量消耗等）和周围环境信息自主地搜索出一条从起始点到目标点的安全无碰撞且较优的可行路径[3]。合理的路径规划算法是移动机器人研究的基础性问题，不仅是研究的核心，更是制约移动机器人发展的瓶颈[4]。目前移动机器人路径规划常用的优化算法主要有人工势场法、A*算法、粒子群算法和遗传算法等[5]。遗传算法是一种采用种群搜索机制的全局性寻优算法，由于遗传算法具有并行性、全局搜索能力等优点，使得求取最优解的可能性和效率大大提高，因此被国内外学者广泛应用到求解路径规划问题中[6]。

多机器人编队控制是指多个机器人向目标点运动的过程中，既能够收敛于特定的队形，又能适应环境约束的控制技术[7]。目前多机器人的编队控制方法主要有虚拟结构法、领航跟随方法、人工势场法、基于行为法等[8]。……