从自然界生物集群的合作觅食到群机器人的目标搜索,群机器人目标搜索一直是多机器人领域研究的重点。群机器人系统在目标搜索和定位任务中,有自己独特的优势,被广泛应用于灾难人员搜救和爆炸源头的定位等领域。本文针对群机器人室内声源目标的搜索问题,提出了一种基于声音强度和粒子群优化算法的声源目标搜索方法。主要工作如下:首先,对单个声源下室内声场进行了建模和仿真,分析了室内声场的特点。在此基础上,以声音强度变化为导向,提出了一种基于粒子群优化算法的群机器人声源目标搜索算法,该算法借助粒子群优化算法的寻优特性和室内声音强度分布特点,通过声音强度信息来控制机器人每次迭代的移动速度。其次,对提出的声源目标搜索算法进行了进一步的改进,在算法中加入了改进后的动态自适应惯性权重机制,增加了机器人在搜索过程中的速度多样性,提高避免陷入局部最优的能力。为了更好的帮助机器人判断是否陷入局部最优,引入了位置未更新次数,并设计了基于随机行走的局部最优逃逸策略来摆脱局部最优,从而提高声源目标搜索的成功率。在实现机器人之间通信方面,设计了基于超声波传感器的机器人虚拟节点通信机制,保证了声源搜索过程中每个个体的独立性和相互之间的交流能力。最后,对提出的声源目标搜索算法的进行了仿真,并设计了多个移动机器人组成的机器人群体进行了实验测试。实验开始时,首先对移动机器人搭载的声音传感器进行了标定和补偿,保证每个机器人对外界声音强度感知的一致性。然后验证了提出的粒子群优化算法和改进粒子群优化算法对于声源目标的搜索效果,并对比了现有其他算法。通过实验我们验证了基于声音强度进行群机器人声源目标搜索的可行性,最终实现了对声源目标的搜索。