多智能体系统通常是由多个具有独立计算、传感、通信能力的子系统构成,具有高度的灵活性、可扩展性以及容错性等诸多优点,在无人飞行器、分布式传感网络、智能机器人、微型卫星网络等多个领域有着良好的应用前景。本文所针对的多智能体系统聚类一致问题是近几年来新兴的一个研究热点,与常见的完全一致所不同的是,系统个体之间即可能是合作关系也可能是竞争关系。在控制器的作用下整个系统最终被分为多个聚类,处于同一聚类内的个体最终会趋于一致,而处于不同聚类的个体之间保持分离。聚类一致现象在自然界和人类社会中广泛存在,在很多科学领域也均有潜在的应用前景。然而由于系统中存在竞争关系,已有的完全一致性理论并不能直接应用于多智能体系统的聚类控制。本文在现有研究的基础上考虑了一类非线性多智能体系统的聚类一致控制问题,其主要内容如下:首先,研究了有向拓扑下一阶非线性多智能体系统的聚类一致控制问题。采用领导者跟随者的方式,分别对无扰动和存在外部扰动的一阶非线性系统设计了非线性的分布式自适应控制器,并给出了系统实现聚类一致所要求的充分条件。结果表明系统的拓扑结构和聚类内部的耦合强度是影响系统聚类一致的主要因素。现有的研究结果多是设计了线性控制器,并要求系统动态方程中的非线性函数满足约束性较强的条件,而本部分所设计的非线性分布式控制器仅要求该非线性函数是连续可微的。其次,考虑了有向拓扑下二阶非线性多智能体系统的聚类一致控制问题。对满足特殊条件的无扰动二阶非线性系统设计了结构简单、易于实现的线性分布式控制器。然后采用与一阶系统相似的思路,通过选取合适的李雅普诺夫函数,分别为无扰动和存在外部扰动的二阶系统设计了基于相对状态信息的分布式控制器,并证明了控制器中的参数估计是有界的,同样仅要求系统中的非线性函数满足连续可微条件。随后的数值仿真实验验证了相关理论结果的有效性。最后,研究了基于相对位置信息的二阶非线性多智能体系统的聚类一致控制问题。由于一些限制因素,实际系统的速度信息可能是不可得或不准确的,因此我们考虑利用智能体之间的相对位置信息为二阶非线性系统设计状态观测器和分布式控制器。理论分析和仿真结果均表明,系统能够在该控制器的作用下实现聚类一致。