具备自主感知、决策和执行能力的轮式移动机器人的避障、相互避碰以及编队避障是机器人研究领域的重要问题,其基本目标是控制轮式移动机器人或轮式移动机器人编队在有障碍物和其他移动机器人的环境中实现无碰撞运动并到达规定的目标位置,这在仓储物流、智能交通、区域搜索覆盖等任务中有着广泛的应用前景。然而,轮式移动机器人运动学模型的非线性、非完整约束、:多输入多输出等特性致使其运动规划与控制成为机器人研究领域中较难解决的问题。因此,对轮式移动机器人的避障、相互避碰以及编队避障问题进行研究具有重要的应用价值与学术研究意义。本文基于预测窗技术对轮式移动机器人的避障、相互避碰以及编队避障问题进行了研究,主要的研究工作如下:首先,针对单个轮式移动机器人在有障碍物运动场景中的无碰行驶问题,利用预测窗技术提出了一种最优避障算法。考虑到轮式移动机器人运动学模型的非线性特性,对其进行输入输出反馈线性化得到一个线性模型。在得到的线性模型的基础上,运用预测窗技术将所有可能会导致机器人与障碍物发生碰撞的相对加速度变化定义成加速度变化障碍集合的形式。基于加速度变化障碍为轮式移动机器人规划最优的避障加速度变化,并将其转换成实际的无碰控制输入。matlab仿真验证了所设计的最优避障算法的有效性,与现有文献的对比仿真表明所设计的最优避障算法可使得机器人在避障过程中的控制量变化更加平缓且变化幅度更小。其次,针对轮式移动机器人之间的相互避碰问题,对提出的最优避障算法进行扩展。为了将避碰责任分配给每个轮式移动机器人,实现轮式移动机器人之间的协同相互避碰,我们设计了 一种集中式协同最优相互避碰算法。通过中央计算单元将避碰所需的相对加速度变化分配给了每个轮式移动机器人,实现了多轮式移动机器人的协同相互避碰;为了提高协同最优相互避碰算法的计算效率以及鲁棒性,我们又设计了分布式协同最优相互避碰算法。该算法将加速度变化障碍对两个轮式移动机器人的避碰相对加速度变化的约束转换成对每个机器人的避碰加速度变化的约束,实现了分布式协同最优相互避碰的控制目标;针对异构移动机器人之间的相互避碰问题,我们将以上两种协同最优相互避碰算法进行扩展,设计了基于加速度变化障碍和模型预测控制的协同最优相互避碰算法。matlab仿真验证了所设计的最优相互避碰算法的有效性,与现有文献的对比仿真表明所设计的最优相互避碰算法不仅在控制量变化方面具有优势,而且算法的实时性更高。最后,针对轮式移动机器人编队在有障碍物运动场景中的无碰行驶问题,提出了一种基于预测窗的编队最优避障算法。为了便于预测机器人编队与障碍物之间的碰撞,我们使用预测窗技术把机器人编队可能与障碍物发生碰撞的加速度定义成编队加速度障碍集合的形式。基于编队加速度障碍为机器人编队在其编队模板中选取了最优的避障编队队形并规划了行驶的加速度。再利用上一部分提出的相互避碰算法实现了机器人编队队形的无碰变换。matlab仿真验证了所提出的编队最优避障算法的有效性。