近年来,随着多智能体控制技术在无人驾驶飞机（UAV）,机器人控制,航天器控制,传感器网络等领域的广泛应用,多智能体系统领域正在蓬勃发展。一致性控制问题是多智能体系统的典型问题。早期工作都是围绕一阶或二阶确定性系统展开,而实际被控系统往往比较复杂或具有强非线性。鉴于此,本文研究了带有外部干扰的高阶非线性领导-追随者多智能体系统中的一致性问题,主要工作如下:第一章阐述了多智能体系统一致性问题的研究背景和意义,同时对目前关于高阶未知不确定非线性系统与抗干扰主题的相关国内外研究现状进行了综述与分析,进而引出本文的主要工作以及预备知识。第二章研究了具有可观测扰动的高阶未知非线性多智能体系统的规定性能控制问题。首先利用神经网络估计每个节点的未知非线性函数,采用干扰观测器补偿外界扰动。在设计系统控制器的时候使同步误差保持规定性能。然后在Lyapunov稳定性框架下,建立了相应的高阶未知非线性领导-追随者多智能体系统的一致性判据。最后,给出相应的一致性算法流程,并通过仿真实例验证所设计一致性算法的有效性。第三章研究了一类高阶不确定非线性多智能体系统的领导-追随者一致性问题。提出了一种自适应滑模扰动观测器,该观测器能够在有限时间内对系统扰动进行估计。基于滑模扰动观测器,提出了一种连续且非奇异的分布式滑模控制方法,使每个不确定智能体系统达到闭环稳定,保证了智能体系统状态在有限时间内同步。最后,数值仿真验证了该方法的有效性。第四章对全文内容进行了总结,并对未来待开展的工作进行了展望。