多机器人合作追捕目标问题研究的是多个自主型移动机器人组成的追捕团队相互合作去捕捉另一群移动机器人。在追捕-逃跑过程中,机器人追捕团队需要相互协调与合作才能完成追捕任务。多机器人合作追捕目标问题是研究分布式多机器人系统中机器人之间相互合作与协调的典型问题,所涉及的关键技术在军事、工业等方面也有着广泛的应用,如战场搜索与救援,捕俘行动,机器人部队合作包围/捕获入侵者和空战等领域。本文将多机器人追捕目标问题分为目标搜索,分配追捕任务和形成追捕团队,目标追捕三个阶段,进行研究。本文的主要内容包括:第一,介绍了多机器人追捕问题相关的背景知识,国内外的研究现状,以及研究多机器人追捕问题的目的和意义。第二,研究了环境和目标位置未知情况下的地图创建和目标搜索问题。对于未知环境中的追捕问题,通常的处理办法是先进行环境地图学习,然后转化为已知环境下的追捕问题。在本文的研究中,追捕机器人在目标搜索的同时进行地图创建。基于概率框架,研究了多机器人合作地图创建。基于创建的概率地图,提出了几种计算复杂度较低的启发式目标搜索策略。第三,研究了多猎物情况下怎样形成追捕团队的问题。本文将多猎物追捕问题看作多任务分配问题,引入范例推理和动态联盟,对传统的合同网协议进行改进,提出了一种基于拍卖的多任务分配算法。第四,研究了连续环境下的目标追捕问题。从基于行为的角度,设计了追捕猎物所需的五种基本行为。第五,开发了多机器人追捕问题仿真平台,并利用该平台进行追捕问题的仿真实验,用来验证所提出的算法和模型的可行性和正确性。