中文摘要：

多机器人编队是多机器人系统研究的一个重要内容，在航天、军事、交通等领域均有应用前景，近几年来在控制策略、稳定性分析方面获得了丰富的研究成果。但这些优良的结果需以通讯完善、信息准确为前提，而且只限于确定的几何形状，并不能满足复杂环境的应用要求。我们认为，编队队形与任务密切相关，编队队形应该根据任务、环境的变化而改变。对此，我们提出了柔性编队思想，使机器人的队形可以主动重构，队形的表达也采用概率描述，以体现编队对随机环境的适应。主要的研究内容有 1）针对环境、任务和通讯的不确定性，建立编队问题的不确定性模型； 2）设计一种自组织柔性编队策略，可以实现面向任务的队形主动重构； 3）建立编队动态性能的评价指标，在实验系统中验证编队算法的效果。柔性编队策略基于我们过去提出的"个性协调"思想，这种思想可以方便地处理编队任务中的多目标协调。实现的算法具有速度快、自组织的特点，可应用于实际系统。

结论摘要：

多机器人编队是多机器人系统研究的一个重要问题，在航天、军事、交通等领域均有应用背景。过去编队系统的研究，多采用刚体假设，主要关注编队形状，对编队问题背后的任务考虑不多。我们认为编队队形与实际任务密切相关，队形可根据任务、环境的变化而变化，具有柔性，因此提出了柔性编队的概念。基于这一思想，我们主要做了以下工作（1）基于轨迹和队形，给出了编队问题的统一描述和通用评价方法，可用于柔性编队的建模和分析。（2）给出了柔性编队的概念和实现策略，并应用于多目标观测问题，取得了比传统方法更好的效果。（3）针对运动和观测的不确定性，将编队控制和Kalman滤波结合，提出了一种具有递推最小均方误差跟踪性能的编队控制策略。（4）针对任务目标变化的情况，提出了一种基于粒子群优化算法的Pareto前沿求解方法，并应用于编队队形的重构控制。（5）针对通信的不确定，分析了通信延迟情况下部分同步网络的一致收敛性，给出了小世界网络的参数选择。 上述研究表明，柔性编队的思想提高了编队的灵活性和适应能力，其思想还可推广应用到其他的多机器人协调问题中。