（1）內容組織架構合理，有效引導讀者學習。
為使讀者能夠快速掌握相關技術及其發展前景，本書各個章節內容的組織遵循“由淺入深”的思路，即首先介紹相關技術的發展背景與基本方法，並在讀者掌握了一定的基礎知識之後，又會針對具體問題進行探究，以帶領讀者進一步深入學習相關技術。
（2）理論學習結合實踐，扎實提升關鍵技能。
為了扎實提升讀者的處理實際問題的能力，本書各章均采用了“經典方法+**研究成果+實踐”的方式展開介紹，即在介紹基礎理論之後，會針對自主智能體繫統在不同實際應用場景中需要解決的關鍵問題進行分析，以使讀者能夠理解並熟練應用相關理論知識。
（3）融合**研究成果，助力了解前沿科技。
為了使讀者在學習基礎知識的同時能夠更多地了解相關領域的前沿科技，本書在介紹自主智能體繫統基礎知識與核心技術的同時，融入了編者在自主智能體領域的**研究成果，故具有極強的前沿性。

自主智能體繫統是一個復雜的繫統，涉及的技術點多且跨度大。本書宏觀地呈現了自主智能體繫統的整體框架，並對其核心理論技術做了詳細的闡述。本書共7章，第01章介紹了自主智能體繫統的發展歷程、主要分類和應用實例；第02～04章圍繞自主智能體繫統的數學描述、決策與規劃、控制方法展開了詳細分析；第05～06章對自主多智能體繫統進行了拓展，並圍繞一致性問題和輸出調節問題給出了解決方案；第07章給出了與自主智能體繫統的決策、規劃以及運動控制相關的實訓項目，可使讀者運用本書的知識和方法解決實際問題。本書注重理論與實踐相結合，內容翔實，可讀性強，能夠幫助讀者快速建立對自主智能體繫統整體框架的基本認識，指導讀者對自主智能體繫統的相關理論與技術進行深入學習與應用實踐。
本書可作為高等院校人工智能、計算機、自動化等的相關專業的教材，也可供廣大自主智能體繫統愛好者自學使用，還可作為相關科研人員與工程技術人員的參考用書。

王祝萍，新加坡國立大學電氣與計算機工程繫博士，同濟大學電子與信息工程學院教授、博導。IEEE控制繫統學會智能控制專委會委員，中國自動化學會集成自動化技術專委會委員，上海市自動化學會副秘書長。長期從事智能機器人與自主繫統離散控制方面的教學與科研工作，主要研究領域包括智能機器人控制理論及其應用、無人駕駛車輛決策與規劃、自主智能體繫統等。

張皓，華中科技大學工學博士，同濟大學電子與信息工程學院教授、博導，國家優秀青年科學基金獲得者，上海市自動化學會理事，中國自動化學會網絡化控制繫統/多智能體專委會委員。長期從事多智能體繫統的協同控制、智能車輛及機器人繫統、網絡安全等方面的教學與科研工作，主要研究領域涉及自主智能體繫統、自主多智能體繫統的協同控制、無人駕駛車輛控制繫統等。

01 緒論
1．1自主智能體簡介2
1．2智能體技術發展概述2
1．3單智能體繫統3
1．3．1單智能體繫統簡介3
1．3．2單智能體繫統關鍵技術4
1．3．3單智能體繫統應用實例6
1．4多智能體繫統8
1．4．1多智能體繫統簡介8
1．4．2多智能體繫統關鍵技術9
1．4．3多智能體繫統應用實例10
1．5本章小結11
1．6參考文獻12

02自主智能體繫統的數學描述
2．1剛體位姿描述14
2．1．1位置向量14
2．1．2旋轉矩陣14
2．1．3剛體的位姿描述15
2．1．4坐標變換16
2．1．5齊次變換17
2．2自主智能體繫統運動學18
2．2．1機械臂運動學建模18
2．2．2差速驅動輪式機器人運動學建模21
2．2．3無人駕駛車輛運動學建模22
2．2．4考慮橫向滑移的無人駕駛車輛運動學建模23
2．3拉格朗日方程23
2．4自主智能體繫統動力學27
2．4．1機械臂動力學建模27
2．4．2差速驅動輪式機器人動力學建模30
2．4．3無人駕駛車輛動力學建模31
2．4．4輪式移動機器人動力學性質35
2．5本章小結37
2．6參考文獻37

03自主智能體繫統的決策與規劃
3．1自主智能體繫統的決策40
3．1．1問題描述40
3．1．2基於有限狀態機的決策方法42
3．1．3基於決策樹的決策方法45
3．1．4基於強化學習的決策方法49
3．2自主智能體繫統的規劃53
3．2．1問題描述53
3．2．2基於圖搜索的路徑規劃方法56
3．2．3基於采樣的路徑規劃方法62
3．2．4基於MPC的軌跡規劃方法67
3．3本章小結75
3．4參考文獻75

04自主智能體繫統的控制方法
4．1控制問題描述80
4．1．1控制問題分類80
4．1．2性能要求和約束條件81
4．2自主智能體繫統的同時點鎮定與軌跡跟蹤控制82
4．2．1問題描述82
4．2．2控制器設計83
4．2．3穩定性和輸入受限分析88
4．2．4仿真實驗91
4．2．5小結95
4．3雲輔助半車主動懸架繫統的分布式H∞濾波器設計95
4．3．1問題描述95
4．3．2繫統模型95
4．3．3雲輔助半車主動懸架繫統的建模97
4．3．4理想傳感器下的分布式H∞濾波98
4．3．5非理想傳感器下的分布式H∞濾波103
4．3．6小結109
4．4雲輔助全車主動懸架繫統的自適應反演控制109
4．4．1問題描述109
4．4．2繫統模型和問題描述110
4．4．3自適應反演控制器設計113
4．4．4仿真實驗117
4．4．5小結123
4．5本章小結124
4．6參考文獻124

05自主多智能體繫統一致性
5．1自主多智能體繫統一致性基礎128
5．1．1自主多智能體繫統一致性問題沿革128
5．1．2通信網絡拓撲與拉普拉斯矩陣128
5．1．3通信網絡的事件觸發機制130
5．1．4基於事件觸發的H∞一致性問題130
5．2基於傳感器網絡的一致性濾波131
5．2．1無線傳感器網絡與卡爾曼濾波131
5．2．2基於動態簇與一致性的自適應分布式卡爾曼濾波器132
5．2．3數據融合以及動態簇機制設計134
5．2．4仿真驗證135
5．3移動多機器人一致性編隊136
5．3．1多機器人繫統與編隊136
5．3．2基於邊權函數的多機器人編隊控制138
5．3．3仿真驗證141
5．4本章小結142
5．5參考文獻142

06自主多智能體繫統輸出調節
6．1自主多智能體繫統輸出調節基本方法146
6．2異步切換自主多智能體繫統的協同輸出調節146
6．2．1問題描述146
6．2．2繫統建模148
6．2．3控制器設計151
6．2．4仿真驗證155
6．3基於事件觸發的拓撲切換異構自主多智能體繫統協同輸出調節159
6．3．1問題描述159
6．3．2繫統建模160
6．3．3控制器設計160
6．3．4仿真驗證165
6．4基於自觸發的異構自主多智能體繫統的輸出調節167
6．4．1問題描述167
6．4．2繫統建模167
6．4．3控制器設計168
6．4．4仿真驗證171
6．5本章小結173
6．6參考文獻174

07實訓項目
7．1實訓項目1：自主智能體繫統的決策178
7．1．1實訓說明178
7．1．2實訓內容178
7．2實訓項目2：自主智能體繫統的規劃179
7．2．1實訓說明179
7．2．2實訓內容179
7．3實訓項目3：自主智能體繫統的運動控制180
7．3．1實訓說明180
7．3．2實訓內容180