机器视觉是机器人感知环境信息的主要手段,如何使机器人快速、准确地感知环境信息是机器视觉研究领域的一个难点。迄今为止,移动机器人的多运动目标检测和跟踪算法均难以同时满足快速性、准确性和鲁棒性的要求。本文依据RoboCup足球机器人中型组比赛规则,构建了一种无特定背景下的机器视觉多运动目标检测的全自主足球机器人系统,探索了一种足球机器人视觉多运动目标检测与跟踪方法。　　 本文主要研究工作如下:　　 1、给出了全自主足球机器人的系统平台。详细介绍了足球机器人视觉子系统、决策子系统、执行子系统和通讯子系统的系统结构及工作原理,并给出了各子系统的协作运行机制。　　 2、提出了一种基于2-D小波与投影算法相结合的全局运动矢量估计算法。该算法可实现基于2-D小波低频子图的水平、垂直和斜向方向的运动补偿,采用两次相邻帧间差分模型实现运动目标区域的粗提取,再采用色彩与纹理相结合的空间分割法对目标区域进行精细分割,实现无特定背景条件下自动快速、准确提取运动目标区域的目的。　　 3、提出了一种改进的粒子滤波运动目标跟踪算法。将Mean—Shift和聚类算法嵌入到粒子滤波算法中,在保证运动目标跟踪预测精度的前提下,提高了跟踪预测的速度,快速平滑地实现了移动机器人对运动目标的.跟踪控制。　　 4、构建了一种足球机器人有限状态机自主决策系统。分析了机器人足球比赛过程中的状态及事件,采用主状态机嵌套子状态机的方法,简化了决策系统的设计流程,实现了足球机器人快速决断场地形式的目的。　　 本文采用IPM Motion Studio2.2及Matlab R2009a软件平台,在Windows XPProfessional系统环境下,设计了足球机器人系统的整体功能框架及算法流程。实验结果证明该方法对多运动目标的检测与跟踪具有快速性和准确性。