主动传感器网络因具有动态组网、运动目标跟踪、传感器数量少、随需应变环境能力强等明显的优点,使其在军事和民用领域都有着得天独厚的应用前景。本文研究基于移动机器人群的主动传感器网络的建模、规划与控制问题,即建立一种对机器人运动、通信约束以及机器人之间的动态交互等进行同时建模的模型,并以此为基础,研究新的算法来规划和控制机器人的运动,实现基于机器人群的主动传感器网络的自组织和重置。研究内容和主要贡献集中体现在以下五个方面:第一,针对复杂环境应用,有效地对网络布局和机器人动态交互进行统一建模,建立了基于机器人群的主动传感器网络模型。第二,以能量消耗最低和网络拓扑变化最小为出发点,研究了初始随机均匀分布的主动传感器网络的连通性与完全区域覆盖问题,为传感器节点的设计和网络规模的选取提供了理论依据。首先运用覆盖过程理论分析了初始随机均匀分布的主动传感器网络的连通度概率分布,得到期望连通度概率最大条件下节点的通信半径与网络节点数目之间的关系表达式。然后分析了实现完全区域覆盖的必要条件,得到节点的通信半径与感知半径之间的关系式。最后仿真分析了边界效应对初始随机均匀分布的主动传感器网络的连通度概率分布的影响。第三,针对稀疏网络中容易出现的网络分裂现象,提出一种新的算法实现了稀疏网络的连通性。首先引入一个虚拟节点作为所有子网的共同目标,将所有不连通的子网连接起来;然后采用基于地理位置的贪婪算法,搜索子网中距离虚拟目标点最近的节点,并且根据二者之间的距离判断该子网是否具备全网连通的条件。当子网需要移动时,以距离虚拟目标点最近的节点为领导者,采用分散式引导跟随的控制算法形成跟踪链,在保证子网连通性的条件下,实现整个子网的移动。第四,针对稠密网络中容易出现的覆盖空洞现象,提出三角网络覆盖算法实现了稠密网络的完全区域覆盖。该算法利用网络节点之间的通信拓扑关系表示形成N值最小的三角网格,通过分析形成三角形网格的三个节点的检测覆盖圆之间的重叠关系,得到三角网格的检测覆盖率,从而判断三角形网格内是否存在覆盖空洞,并填补该空洞以实现检测区域的完全覆盖。第五,提出了一种分布式的主动传感器网络自组织运动规划的方法。主动传感器网络的自组织通常要求移动机器人群通过障碍物环境移动到指定地点后,重新调整并按预定布局组网。在网络的自组织过程中要保证每个移动节点与整个网络之间的连通性。在对移动机器人的保持连通性进行优化的基础上,提出了单步位置预测与群体势场相结合的分布式运动规划方法进行主动传感器网络的部署和重置,降低了实现的复杂度,证明了该算法的稳定性和网络的连通性保持,进行了有和无障碍物环境下超过40个机器人的仿真,结果表明该方法适用于大规模的主动传感器网络重置,并对不同规模的网络具有可扩展性。