多机器人系统的研究开始于20世纪70年代，国内外很多高校和科研机构的学者都对多机器人系统进行了深入的研究和探索。与单个机器人相比多机器人系统在很多方面具有优势和特点，例如多机器人系统具有并行性、容错能力较强、系统中多个机器人功能互相重叠形成冗余提高系统的的鲁棒性、降低成本消耗等等。除此以外，人们对多机器人系统的研究学习，还可以提高机器人研究学者对组织行为学、经济学和生命科学中的一些基本知识的认识。本文主要针对多机器人系统的队形控制问题做深入的研究。首先本文在简述机器人技术发展和应用，对多机器人系统的体系结构包括群体体系结构和个体体系结构分别阐述其主要作用。其次，介绍了多机器人的路径规划方法：传统方法和智能方法。在此基础上本文基于人工势场法对多机器人编队控制中的队形形成进行仿真,利用目标搜索算法选择机器人的合理位置，利用人工势场法躲避静态障碍物。演示了编队初始化过程，在这里我们以机器人组成队形为三角形举例。然后对多机器人的队形控制进行学习研究，多机器人在运动过程中躲避障碍物，尽量保持其已知规定的队形。在这里本文利用人工势场法中的机器人之间的斥力系数控制机器人之间的相对位置关系。仿真结果显示基于人工势场法对多机器人编队控制的有效性。为进一步完善其队形控制，减小队形中机器人之间相对位置的误差。本文最后利用跟随领航者法进行队形控制并与人工势场法相结合，使多机器人系统保持队形及避障，队形中机器人之间的相对位置误差较小。仿真结果证明该算法的有效性。