多傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（無(wú)人網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)）能夠在無(wú)人參與的條件下實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間自主操作，近年來(lái)受到了人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注。目前被視為系統(tǒng)控制理論中具有戰(zhàn)略意義的研究方向，吸引了大量的科技工作者對(duì)相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行研究。人們對(duì)于多傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的研究興趣可能要追溯到某些特殊的應(yīng)用場(chǎng)合，比如任務(wù)復(fù)雜或有其他限制，不允許直接人工干預(yù)（不安全或者會(huì)造成環(huán)境危害）。另外，自然界中動(dòng)物在不需要明確管理者的條件下就能完成給定任務(wù)的群體行為，激發(fā)了科學(xué)家們的研究興趣，從不同理論角度來(lái)實(shí)現(xiàn)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。在鳥類遷移、魚類尋找食物和其他有團(tuán)隊(duì)生活的動(dòng)物身上都可以發(fā)現(xiàn)這樣的例子。動(dòng)物在沒有外部監(jiān)督的條件下，通過(guò)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部協(xié)作來(lái)執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。此外，先進(jìn)的無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)可以連接一定數(shù)量并且分布在大面積區(qū)域的系統(tǒng)，為無(wú)人網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的構(gòu)建奠定了基礎(chǔ)。
　　這些先進(jìn)的科技成果和觀測(cè)結(jié)果，使科學(xué)家們專注于無(wú)人網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)領(lǐng)域研究。無(wú)人網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)巨大，而且在各種領(lǐng)域的應(yīng)用研究都已經(jīng)相對(duì)成熟。相對(duì)于單個(gè)個(gè)體系統(tǒng)而言，無(wú)人網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)在于：能夠增強(qiáng)整體的魯棒性，提高儀器的敏感性和分辨率，降低操作成本和提高重構(gòu)的自適應(yīng)性能[13]。為了完成全新且具有挑戰(zhàn)性的復(fù)雜任務(wù)，需要對(duì)這些任務(wù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分配，通過(guò)各單元間的協(xié)作來(lái)完成目標(biāo)。這些網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建適用于多種動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，如無(wú)人機(jī)、無(wú)人車、無(wú)入水下航行器、人造衛(wèi)星或移動(dòng)機(jī)器人。這些系統(tǒng)通常都包括一定數(shù)量的傳感器、決策器和執(zhí)行器。因此，這是一種擁有大量傳感器和決策器的網(wǎng)絡(luò)（或稱為“傳感器一決策器一執(zhí)行器”網(wǎng)絡(luò)）。為了充分利用這些大型網(wǎng)絡(luò)，需要滿足一些前提條件。正如文獻(xiàn)[119]中所討論的那樣，包括通信可靠性、最優(yōu)功耗管理、安全、優(yōu)化協(xié)同與團(tuán)隊(duì)協(xié)作等技術(shù)的發(fā)展。
　　要實(shí)現(xiàn)具有挑戰(zhàn)性和復(fù)雜性的任務(wù)，需要將這些網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)形成一個(gè)有機(jī)的整體共同協(xié)調(diào)及協(xié)作來(lái)完成預(yù)定目標(biāo)。大量文獻(xiàn)將重心放在解決不同條件下的團(tuán)隊(duì)協(xié)作問題，但是所提方法并沒有經(jīng)過(guò)嚴(yán)密的理論推導(dǎo)。本書旨在通過(guò)設(shè)計(jì)最優(yōu)的一致性算法，提出并優(yōu)化協(xié)同網(wǎng)絡(luò)綜合策略來(lái)實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作。為此，本書建立了協(xié)同控制無(wú)線網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人系統(tǒng)的模型框架。特別地，為解決網(wǎng)絡(luò)中的一致性問題設(shè)計(jì)了兩種新的控制算法：第一種算法利用最優(yōu)控制理論和對(duì)應(yīng)的HJB方程來(lái)解決，線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的一致性問題被正式定義并得到解決；第二種算法采用狀態(tài)分解，將一致性問題轉(zhuǎn)換為穩(wěn)定性問題。
　　在第二種算法中，博弈理論用于解決嚴(yán)格協(xié)同框架下的一致性問題。為了獲取協(xié)同最優(yōu)解，定義團(tuán)隊(duì)代價(jià)函數(shù)，并解決了相關(guān)的極值問題。與其他最優(yōu)控制技術(shù)相比，在獲得相同結(jié)果的條件下該算法具有更低的代價(jià)值�；�于博弈論和分解技術(shù)的算法都用到了線性矩陣不等式并同時(shí)實(shí)現(xiàn)以下兩點(diǎn)：一是尋求解決方案的分布式實(shí)現(xiàn)；二是控制器設(shè)計(jì)的一致性約束。此外，本書分析了協(xié)作團(tuán)隊(duì)在執(zhí)行器異常（包含三種類型的故障）時(shí)的性能和穩(wěn)定性，對(duì)穩(wěn)態(tài)誤差也進(jìn)行了分析。算法在異常情況下的魯棒性得到了仿真驗(yàn)證。最后，為了應(yīng)對(duì)實(shí)際中更復(fù)雜的情況，提出了固定無(wú)向的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。研究結(jié)果表明，只要服從隨機(jī)切換結(jié)構(gòu)和領(lǐng)導(dǎo)角色分配變化的網(wǎng)絡(luò)，就可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和一致性。此外，通過(guò)引入附加條件，仍可以保證理想的性能指標(biāo)。
　　本書針對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的一致性算法進(jìn)行了深入研究，適用于所有對(duì)該領(lǐng)域感興趣的研究人員、科學(xué)家和高年級(jí)大學(xué)生。本書的大部分資助基金來(lái)自于加拿大自然科學(xué)和工程研究理事會(huì)（NSERC）。同時(shí)，本書的第二作者衷心地感謝他作為康科迪亞大學(xué)一級(jí)研究員得到的基金資助，以及來(lái)自工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的支持。