对目前的机器人技术水平而言，单机器人在信息的获取、处理及控制能力等方面都是有限的，对于复杂的工作任务和多变的工作环境，单机器人的能力更显不足。多机器人系统以其独有的优越性为这一问题提供了解决途径，因此人们越来越重视对多机器人系统的研究。多机器人系统中协作必不可少的，是当前机器人技术的一个重要发展方向。机器人编队控制则是一个具有典型性和通用性的协作问题，是多机器人协作的基础。多机器人编队控制研究，对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的理论研究意义和实用价值。本文的主要工作是针对多机器人编队算法进行分析讨论和研究。　　 本文首先介绍了多机器人系统的主要研究内容、发展趋势，并综合国内外相关研究文献，阐述了多移动机器人发展研究现状。对比分析了现有的移动机器人编队控制的主要算法，包括跟随领航者算法、基于行为算法和人工势场法等。重点讨论了跟随领航者算法，领航者算法由于其控制简单，而得到了广泛应用。但机器人避碰等问题没有的到很到的解决，对有障碍物的环境的适应能力不强。因此，本文针对上述缺点，在保留跟随领航者算法的优点的基础上引入人工势场法进行改进。人工势场法对处理障碍物空间的避障问题比较有效，但是队形的稳定性上存在一定缺陷，本文将两种算法相结合，实现了二者的互补。通过仿真实验，对改进的算法进行验证，证实了算法在多机器人编队中的可行性和有效性。　　 与此同时，跟随领航者算法中，领航机器人(leader)与跟随者(follower)之间没有信息反馈，相对独立，在复杂环境中，follower在跟踪过程中容易丢失。针对上述缺点，本文在leader与follower之间加入通信作为信息反馈，使follower在无法跟踪到leader时，可以通过与leader之间通信找到队伍。基于机器人自身特点及应用的一些特殊场合，Ad Hoc网络由于其自身的特点成为多机器人系统通信首选。本文对引入网络的编队策略进行了描述，并对其在机器人仿真软件中进行了仿真实验，实验结果证明编队的有效性和可行性。最后，在此基础上，将编队策略应用于能力风暴机器人上进行实验，验证算法和策略的可行性。