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多机器人编队控制是多移动机器人自主协调控制领域中的关键技术。这篇论文在基于局部测量和局部控制的框架下，研究具有主—从跟踪结构的移动机器人编队系统的建模和控制问题。论文的主要研究内容可分为如下三个方面：针对一阶运动学和二阶运动学模型的编队控制器设计；将基于运动学的编队控制器与基于从机器人动力学的载体控制器相结合；将队形反馈信息融入主机器人的轨迹跟踪控制器，给出了主机器人的协调编队控制器的设计。
具体内容可概括为如下几个方面：
(1)以主—从机器人编队中从机器人的固联视觉传感器的观察角度出发，用视觉等效相对速度建立了主—从机器人编队系统的运动学模型。同时，在该模型中考虑了由视觉传感器时间延迟所导致的模型误差对编队系统的影响。在基于该运动学模型的编队控制器的设计过程中结合了基于从机器人载体的动力学的速度控制器。这种基于编队运动学和机器人本体动力学相结合的控制方法，避免了以往文献中速度跟踪响应无限快的假设。使得对编队控制系统的分析和设计更趋于实际。用Lyapunov稳定性理论证明了主—从机器人之间的编队跟踪误差和从机器人载体的速度跟踪误差都可以收敛到零——整体系统的渐进稳定性。
(2)结合上述编队控制律，提出了一种编队系统中从机器人主动避障的方法，该方法能够令从机器人在避开动态障碍物的同时，与主机器人保持期望的相对距离或相对方位。这种方法的实质是由主机器人来引导从机器人的避障过程，主—从机器人之间通过相互协作来完成避障任务。这就使得从机器人即使在避障的过程中也能够与主机器人保持部分的协作。这样，当避障过程结束之后，主—从机器人之间可以迅速的恢复队形。
(3)导出了一种新的基于相对运动学的主—从跟踪系统的二阶运动学模型。利用这个运动学模型，我们设计了一个由反馈线性化控制器和一个滑模控制器组成的复合控制器，来实现机器人主—从跟踪系统的控制。运用Lyapunov理论证明了所设计的队形控制器能够镇定包括内部动力学系统在内的整个主—从跟踪系统。同时，该控制器使得队形跟踪系统对主机器人的绝对加速度具有鲁棒性。此外，在前述控制器的基础上，我们设计了一个自适应队形控制器来处理主—从跟踪系统中存在的参数不确定性。
(4)将上述基于二阶运动学的编队控制方法与从机器人的载体动力学控制系统相结合，给出了将编队运动学与载体动力学相结合的编队控制器设计方法。同时，针对载体动力学模型中含有参数不确定性的情况，设计了基于自适应控制方法的编队控制器。同时，利用Lyapunov理论给出了保证整体系统稳定性的条件。
(5)基于主—从编队系统的二阶运动学模型，将队形反馈信息引入主机器人的轨迹跟踪控制器中，形成了主—从机器人协调编队的辅助控制律。该辅助控制律所对应的虚拟协调力通过主机器人的动力学系统形成了真实的协作控制力。该控制器与前一章中的从机器人的鲁棒编队跟踪控制器共同形成了主—从编队系统的协调控制器。应用Lyapunov理论给出了在主—从机器人分别采用协调编队控制器的作用下所形成的闭环系统的稳定性条件。进一步地，我们将主机器人的面向轨迹跟踪任务的协调控制器转换为面向路径跟踪任务的协调控制器。
分别利用了基于MATLAB的仿真平台和实际的多移动机器人系统，验证了以上各方法的有效性。