当今社会对于机器人需求已经不只是限于重复性的任务,而是希望机器人可以拥有一定程度的自主协同功能。所以有越来越多的专家学者开始研究多机器人系统,多机器人协同逐渐成为近年来的研究热点之一。多机器人系统具有很多单体机器人无法比拟的优点,如可靠性、并行性、场景分布特性等。本文基于apriltag视觉基准系统建立定位模型,并对apriltag基准系统做了分析以及性能上的改进,可以采用单目视觉获取机器人自身位姿,具有资源简约,成本低,场景易布置等特点,最后设计了全局apriltag矩阵来建立机器人全局定位模型。引入广义虚拟势场概念,构造目标引力与障碍斥力为基础的势场模型,完成基于传统势场法的路径规划算法并实现仿真验证。针对传统势场法存在的目标不可达和局部极小点的缺陷进行改进,针对目标不可达问题提出斥力势场函数改进模型,引入机器人和目标点的距离作为变量因子并增加调节参数实现势场调控;针对局部极小值问题提出检测方法和多机器人临时子目标逃离策略,解决了机器人在未知环境中的僻障问题,并进行了仿真验证。基于改进的人工势场方法提出了多机器人冲突消解算法,根据速度与优先级决定了避障探测半径,解决了队形形成时机器人冲突问题,保证了优先级高的机器人优先完成目标。在此基础上引入跟随领导者法进行机器人的编队控制,利用改进人工势场法设计领航机器人的规划策略,并提出跟随机器人的跟随策略与避障方法,从而使得在多个机器人完成编队避障的同时规划出一条从起点到终点的无碰撞路径,最后对跟随机器人的一致性进行了优化,通过一致性理论对跟随机器人的控制参数进行了定义,并仿真验证其有效性。最后通过方方机器人平台与apriltag视觉定位将理论应用于实践,实验验证了多机器人队形形成,多机器人冲突消解和多机器人协同编队相关理论。