在過去幾十年間，多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制方法因為在眾多領(lǐng)域內(nèi)都有重要的應(yīng)用價值，其研究受到了越來越廣泛的關(guān)注。例如多機器人協(xié)作、多無人機協(xié)同和分布式數(shù)據(jù)庫管理等。多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制問題可以從集群行為的角度進(jìn)行分類，包括蜂擁控制、一致性控制、編隊控制、包圍控制等。本書主要探討通信時延存在時非線性多智能體系統(tǒng)的蜂擁控制和一致性問題。
　　當(dāng)集群中智能體的位置聚集并且運動方向保持一致時，我們認(rèn)為這個集群實現(xiàn)了蜂擁行為。編隊控制是一種在多智能體系統(tǒng)中實現(xiàn)蜂擁行為的常用方法。因為編隊控制要求事先為集群定義一個幾何編隊構(gòu)型，其閉環(huán)系統(tǒng)容易受到個體排序和個體失效的影響。人工勢能法是另一種實現(xiàn)多智能體聚集的方法，通過構(gòu)建人工勢能函數(shù)定義智能體間的引力和斥力。該方法不要求事先定義幾何編隊構(gòu)型，其閉環(huán)系統(tǒng)魯棒性更強。
　　一致性控制是多智能體協(xié)同控制中最重要的一類問題，其目的是在每個智能體只能獲取局部信息的條件下使網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的個體狀態(tài)趨于一致。許多解決其他類型協(xié)同問題的控制算法，包括編隊控制、包圍控制等，都源自一致性控制算法。
　　無論采用何種算法，協(xié)同控制高度依賴于智能體之間的信息交互，因此通信時延是不可避免的，應(yīng)該在設(shè)計控制算法的過程中對其加以考慮。許多文獻(xiàn)都已對單個系統(tǒng)在時延存在時的控制問題展開了系統(tǒng)深入的研究。其中，低增益反饋法已被證實能夠有效解決部分線性或非線性時延系統(tǒng)的穩(wěn)定性控制問題。
　　本書作者長期從事多智能體協(xié)同控制理論和方法研究，本書總結(jié)了作者的相關(guān)研究工作。第1章介紹了本書所涉及控制問題的研究背景和發(fā)展現(xiàn)狀。第2章介紹了涉及的數(shù)學(xué)工具和相關(guān)概念。第3和4章深入探討了非完整約束車輛在通信時延下的蜂擁控制問題，并基于人工勢能法分別提出了在連續(xù)時間和離散時間條件下的分布式協(xié)同控制方法，并利用李雅普諾夫函數(shù)法證明了所提方法的有效性。第5和6章進(jìn)一步探討了仿射非線性系統(tǒng)在通信時延下的一致性控制問題，分別提出了在連續(xù)時間和離散時間條件下的分布式協(xié)同控制方法，并給出了方法有效性的數(shù)學(xué)證明。