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随着移动机器人学及其应用技术的不断发展，单个机器人的有限能力已不能满足完成复杂自动化任务的要求，多机器人协作技术成为迫切需要解决的问题。目前，“协作机器人学”已经发展成为一个新兴的交叉学科，它把分布式人工智能学、社会学、管理学和生物学等领域的理论和方法引入机器人学的研究中，从系统的角度探讨机器人群体的各种组织形式、信息交互、合作行为和进化机制等问题。而机器人之间的协调运动能力是完成诸如物体搬运、空间探索和搜索救援等协作任务的保证，多机器人协作控制技术就是在这些新的应用需求下提出的，并随着移动机器人学的迅速发展而逐渐成为一项重要的新课题。 本文首先综述了多移动机器人协作控制的研究现状，并分析比较了当前该领域的主要研究问题，介绍了实现机器人协调操作的主要研究方法和关键技术，并总结了多移动机器人协作控制的特点和发展趋势。其中，环境感知和信息交互是移动机器人协作控制的基本能力。为此本文介绍了机器人用于感知外界信息的各种传感模型，并对多机器人系统的信息交互方式、信息交互协议和信息交互模式进行了阐述和分析。 机器人相对位姿检测与定位技术是实现编队等协作控制的重要前提。针对未知环境下的多移动机器人协作定位问题，本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的相对位姿估计与更新方法，并分析了多移动机器人系统的的定位误差大小。该方法提高了机器人群体的协作定位能力。 多移动机器人的协调规划、决策与任务分配问题属于机器人系统上层控制问题。针对有限空间环境中的物料收集等多机器人协作任务，提出一种基于Petri网理论的机器人协作任务分配与导航策略，并建立了基本路口单元模型和工作空间的Petri网模型。针对多机器人资源环境中存在的冲突问题，提出了一种新的任务分配模型，并对拐角等环境特征的资源冲突给出了多机器人冲突消解方法。 多移动机器人编队控制是一个具有挑战性的问题。非完整自主机器人之间的队形保持与避障策略是编队控制的核心。本文从编队的动力学特性和几何模型方法两个方面分析和构建了机器人队形的数学约束模型。基于编队控制的动力学特性，提出了一种新的复合编队控制方法，该方法根据机器人的期望位置在其运动约束区域内外的不同，分别以一种灵活的反馈线性化算法和最优近似目标算法来建立控制规则，并提出了编队环境中存在静态障碍物时的队形控制策略，从而实现多机器人的稳定编队控制。该方法降低了传统线性反馈控制对编队初始误差范围的要求，克服了碰撞等干扰给编队队形带来的不利影响，并且解决了非完整机器人编队的避障问题。为了消除传统动力学模型中存在