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移动机器人是一个集多种功能于一体的综合系统，它涉及到机械工程、控制工程、信息科学、人工智能和计算机科学等学科。对移动机器人的研究已有几十年的历史，随着计算机技术、环境信息传感器和信息处理技术以及先进控制技术的发展和应用，具有智能特性的移动机器人技术研究成为了国内外研究的热点。对多移动机器人系统而言，如何产生各个机器人的协调无碰运动路径是对它的一项基本要求。移动机器人路径规划技术和编队控制是多移动机器人系统协调避碰的重要组成部分，两者有着紧密的联系。
本文主要从移动机器人的路径规划和编队控制两个方面研究机器人之间的避碰问题。粒子群算法是一种新兴的优化算法。
本文对粒子群算法进行了改进，并将改进的粒子群优化算法应用于机器人路径规划当中。给出了一种适用于移动机器人路径规划的更普遍的环境模型，将改进粒子群优化算法(IPSO)应用于全局路径优化，使机器人较快地得到全局最优路径并满足了机器人实时性要求。
动态环境下的机器人路径规划是机器人研究领域的一个热点，也是一个难点，目前还没有较好的方法解决此类问题。
本文提出一种新的基于改进PSO的路径规划方法，在路径搜索过程中使粒子具有智能“视觉”行为，该方法和局部避碰规划方法相结合应用于动态环境下的机器人路径规划当中，从总体和局部的观点实现了动态环境下的实时路径规划问题，仿真结果表明了该方法的有效性。
针对多移动机器人的编队问题进行了研究，提出了一种基于通信的机器人编队控制策略，设计并实现了一种多机器人的协调控制方法。采用基于行为法和跟随领航者法相结合来解决保持机器人队伍在运动过程中队形不变问题，同时结合机器人角色转换方法来解决系统死锁，实现机器人的协调运动。并采用动态死区法来解决目标点附近可能出现的固定步长带来的震荡问题。