多机器人系统以其效率高、容错性好、可扩展性强等特点逐渐成为研究的热点,编队控制是实现多机器人系统相互协作与协调的关键技术之一。随着机器人应用领域的不断拓展,越来越多的复杂任务使多机器人系统面临崎岖起伏的野外地形环境,如灾后救援、野外侦查、战场扫雷以及外星探测等。对车式移动机器人而言,在起伏地形中行驶会使机器人产生不同程度的车轮打滑等问题,影响机器人轨迹跟踪与编队控制精度。本文研究起伏地形下的车式移动机器人编队控制方法,研究了基于运动学模型补偿车轮打滑的控制策略、基于动力学模型的自适应滑模控制器以及起伏地形下多目标路径规划算法。基于 PhysX 物理引擎的 MRDS4(Microsoft Robotic Developer Studio 4)高逼真度三维仿真平台,设计仿真实验,验证起伏地形下所提方法和算法的性能。主要工作如下:(1)针对车式移动机器人的运动学特点,采用领航跟随法,结合编队队形结构参数,经过坐标变换得到系统误差状态方程。通过坐标变换并结合反步法设计基于运动学模型的位置控制器。基于MRDS4设计三维仿真实验,分析控制器参数、地形起伏程度及队形结构对起伏地形下编队精度的影响因素,为后续研究奠定基础。(2)针对车式移动机器人车轮打滑时的编队控制问题,提出一种基于滑转率补偿和控制器参数模糊整定的多机器人编队位置控制器设计方法。利用传感器获取机器人的实际速度信息,并进行滤波减少噪声;结合速度输入指令信号得到滑转率估计值,以描述机器人打滑的程度;采用领航跟随法,设计补偿打滑的编队控制器,并采用模糊逻辑进行控制器参数整定,提高领航、跟随机器人发生打滑情况下的编队控制精度。在MRDS4中设计仿真实验,分析基于领航跟随法的多机器人系统中不同角色机器人发生车轮滑转时的控制效果,验证了所提方法的有效性。(3)当车式移动机器人质量大、速度快、负载质量时变并面临起伏地形时,只依靠基于运动学模型的控制器已难以满足高精度编队控制的需求。针对此问题,提出一种基于特征模型的车式移动机器人速度和转向控制器设计方法;建立车式移动机器人动力学内环的特征模型,得到二阶离散形式的特征模型,通过时变参数反映负载质量变化及地形扰动对系统的影响;在此基础上设计一种自适应滑模控制器并进行稳定性分析。基于MATLAB和MRDS4进行仿真,结果表明,采用基于特征模型的自适应滑模控制器,提高了队形变换时位姿误差的精度和收敛速度,对负载等参数变化具有更好的适应能力。(4)车式移动机器人能够承受一定程度的起伏地形,然而地面起伏程度越大机器人面临的危险性越高,严重时引起承载货物掉落甚至机器人侧翻。针对此问题,提出一种基于多目标粒子群的起伏地形多机器人路径规划方法,同时考虑路径长度与地形颠簸程度等进行优化,得到起伏地形下的最优路径。提出一种起伏地形建模方法,给出了可行路径相应的粒子表示形式,将路径规划问题转化为离散多目标粒子群优化数学问题;采用改进的多目标粒子群算法,求解起伏地形下的多目标路径规划问题,得到Pareto非支配解;采用基于拥挤半径的粒子全局最优位置更新策略,并引入不均匀因子提高算法寻优效率;得到粒子群算法非支配最优解集之后,由非支配解集反推出相应的路径,在MRDS4中仿真验证了所得最优路径的可行性。(5)为综合应用所提基于车式机器人运动学、动力学模型的控制器设计方法,利用MRDS4设计了两组仿真实验。结合多目标路径规划所得的领航机器人路径,进行多机器人系统编队轨迹跟踪仿真和对比分析,结果表明所提位置控制器、速度和转向控制器设计方法具有优势;采用MRDS4搭建起伏地形多机器人编队扫雷仿真场景,比较所提控制方法与常规基于运动学与动力学模型的控制方法在相同队形与轨迹参数下的性能,在确保实现完全覆盖的前提下,调整队形参数进行仿真对比,结果表明所提方法具有更高的扫雷效率。