近年来,多智能体系统的协调控制在工业、交通、无人机群等领域的应用越来越普遍,一致性问题引起了学者们的广泛关注。一致性是多智能体系统协调控制的最基础和关键问题。利用相邻智能体的信息如智能体的位置、速度信息,设计合适的一致性控制算法,随着时间的流逝,所有智能体的状态都趋于相同的值。针对智能体的状态不能在线获得、信息传递过程中出现丢包、通信拓扑的随机变化等情况,本文研究了无领导者的多智能体系统一致性问题,具体的研究内容如下:(1)考虑了基于观测器的多智能体系统的自适应一致性控制问题。针对带有非线性动态的高阶多智能体系统,本文提出基于观测器的一致性策略和自适应控制算法,在一致性算法中加入历史时刻信息,并且参数增益采用自适应律控制的策略。利用李亚普诺夫函数、稳定性理论、图论和线性矩阵不等式(LMI)技巧,得到多智能体系统一致性充分条件。最后,通过仿真算例验证了该控制算法的有效性。(2)考虑异质多智能体系统的分组一致性问题。当智能体相互信息传递的过程中,出现数据丢包的情况下,利用智能体的位置和速度信息,设计分组一致性算法。基于李亚普诺夫稳定性理论、随机分析、图论和线性矩阵不等式,得到多智能体系统分组一致性充分条件。最后,通过仿真算例验证该算法的有效性,同时分析丢包率对于多智能体系统分组一致性的影响。(3)考虑了马尔可夫切换拓扑下异质多智能体系统的H_∞一致性控制问题。针对离散的异质多智能体系统,利用智能体的当前时刻信息、储存器中的历史信息和时延信息,本文提出了基于输出信息的更为一般的一致性算法。利用图论、随机分析和模型转化的技巧,得到异质多智能体系统的均方一致性和H_∞一致性的充分条件。最后,仿真算例验证了该算法的有效性。