多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是当今通信领域和控制领域相结合的研究热点。该系统是由多个智能体组成的集合,可以协调一组智能体的行为,以协同地完成一个任务或求解问题。多智能体技术的应用领域非常广阔,包括智能机器人系统,交通控制,制造系统,分布式决策系统等多个方面。多智能体协作策略的研究主要集中在路径规划,协作定位和协同避障等方面。这些研究使用仿真对提出的理论和方法进行评估,而较少涉及建立实验平台,分析协作策略在实际系统中的性能。因此,本文从整体的角度上整合各项技术,设计了通用的多智能体协调控制实验平台。该平台集成了智能体在应用中所需的基本模块,可以快速的开发不同协作策略所需的程序软件,对理论研究算法进行实际性能测试。具有以下特征:设计架构清晰;通用性好;易于二次开发。主要应用于两个方面:将理论研究的协作控制算法在本实验平台进行实际性能测试,从而通过实验结果检验算法的优劣;根据应用方案的需求分析,在本平台上模拟出应用方案的实施情况,通过结果分析应用方案的可行性及效果。为了检验实验平台的可行性,设计了三个应用方案,并在建立的实验平台上实现。三个应用方案为:(1)多个智能体协作完成的实时区域监控;(2)多智能体的编队控制;(3)多智能体的轨迹跟踪控制。最后,将建立的实验平台应用于多智能体协作策略的实际运行性能评估。本文提出了一种基于预测的多智能体协调避碰算法,使用冲突预测的方法有效减小了智能体为避免碰撞而停止运动的频率和时间。在实验平台上进行了测试,分析算法在实际系统中的性能。通过实验结果对算法做出改进,使得所研究的算法更容易应用于实际系统。