近年来,随着多智能体与视觉伺服研究的不断深入,基于视觉的移动机器人编队在火灾现场巡查、灾后营救以及军事侦察等方面得到了一定应用。但在缺乏全局定位系统或在复杂未知环境下,移动机器人的位置信息难以获取,因此缺乏位置信息情况下的视觉移动机器人编队控制成为了移动机器人编队领域亟待解决的一个问题。本文对视觉移动机器人的编队与避障控制进行了研究,主要内容包括:移动机器人编队与车载摄像机模型的建立、基于视觉的领航-跟随编队控制、基于改进人工势场法的编队避障以及CoppeliaSim与Simulink联合仿真实验。在模型建立方面,本文在跟随机器人坐标系下建立了领航-跟随编队运动学模型,减少后续观测器设计过程中的坐标转换次数,减小了计算量。根据摄像机成像的基本原理,结合机器人间坐标系与车载摄像机坐标系的变换关系,建立了车载摄像机模型,将领航机器人的特征点的三维坐标映射为跟随机器人的车载摄像机像平面上的二维像素坐标,从而为观测器提供特征点的像素坐标信息。在编队控制方面,本文利用领航机器人的标志物的特征点在跟随机器人车载摄像机像平面上的坐标信息设计观测器,对领航者与跟随者的相对位置进行估计。基于领航机器人与跟随机器人间的相对位置估计量以及它们之间速度的关系,设计出领航-跟随编队控制器,从而在缺乏机器人位置信息的情况下,实现了对编队的控制。基于摄像机的视野约束条件以及领航者与跟随者间相对位置的估计量,设计了满足跟随机器人视野约束的编队控制器,将领航机器人约束在跟随机器人的视野范围内,以保证基于视觉的编队系统的稳定运行。在编队避障方面,为解决传统人工势场法在机器人避障方面存在的目标不可达的问题,在斥力函数中引入了与距离相关的高斯函数,使移动机器人在目标点附近时所受到的引力大于其所受到的斥力,从而使移动机器人可以顺利到达目标区域;为解决机器人易陷入局部极小值的问题,在斥力函数中引入了可变系数,使移动机器人所受合力与其前进方向不在同一直线上,避免移动机器人陷入局部极小值。分别对领航机器人与跟随机器人在改进势场中的受力情况进行了分析,并综合考虑机器人避障过程中的编队控制与机器人间的避碰问题,提出了基于改进人工势场法的编队避障控制策略,使视觉移动机器人编队在避过障碍物向目标区域运动的同时尽量保持期望队形。在仿真实验方面,本文以三个视觉移动机器人组成的领航-跟随编队为仿真对象,通过CoppeliaSim与Simulink联合仿真,验证了编队控制器与编队避障控制策略的有效性。仿真结果表明:在缺少移动机器人位置信息的情况下,本文设计的观测器能有效地估计出领航机器人与跟随机器人间的相对位置,基于视觉的领航-跟随编队控制策略能使多个移动机器人快速形成稳定编队;基于改进人工势场法的编队避障策略能使视觉移动机器人编队在避过障碍物的同时尽量保持期望队形向目标区域运动。