如何在延迟约束下高效、均衡地利用传感器节点有限的能量,延长网络的生存时间,已成为无线传感器执行器网络的主要任务。而网络的汇聚点选择以及执行器的分区策略都会影响到节点的能量消耗。因此,针对网络中汇聚点的负载不均衡,以及执行器固定的区域划分带来的网络能量消耗不均衡的问题,本文对无线传感器执行器网络的轨迹规划以及执行器的动态分区两个方面进行研究。首先,针对WSAN中作为汇聚点的传感器节点的负载不均衡的问题,提出一种汇聚点负载均衡轨迹规划策略。通过构建以执行器为根节点的最短路径树,确保传感器节点到根节点的路径最短,并且执行器将分担网络中心部分的能量消耗,从而减少网络的能量消耗。然后在时延约束的条件下,以传感器节点的负载为汇聚点选择的首要目标,设计了一种基于负载均衡的执行器移动轨迹策略,降低网络中负载最重的汇聚点的负载,然后执行器利用近邻算法对汇聚点进行访问,实现对网络数据的采集。其次,针对传统固定的执行器管辖区域所导致的区域边缘节点以及区域中心节点的能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于能量分布的多执行器动态分区算法,通过设计能量分布函数来判断执行器管辖区域内的剩余能量分布的情况,当能量分布函数小于阈值时,利用执行器相互作用势能,边界作用势能,控制执行器的移动,扩大执行器的覆盖率,并利用传感器节点剩余能量作为参数,控制执行器移动到剩余能量比较充沛的区域移动,然后进行Voronoi分区。最后,通过Matlab仿真工具,对不同情况下的节点的能量消耗、网络生存时间等方面进行性能评估,验证本文提出的负载均衡轨迹规划策略以及多执行器动态分区策略的有效性。