足球机器人的研究在近几年得到了迅速发展,使得这个多学科交叉的课题受到越来越多的关注。本文的研究对象是RoboCup标准组足球机器人,整个比赛系统包括视觉系统、决策系统、通信系统等系统,本文着重对机器人的视觉和决策系统进行了研究与设计。视觉系统需具有实时性、准确性和鲁棒性。本文中采用COMS摄像机作为图像采集设备。在视觉系统中,定义了机器人与图像的坐标关系；标定了摄像头的内部参数；构建了基于k-d tree的颜色查找表,使图像分割效果更好；针对COMS摄像头的运动图像畸变,研究了其校正方法,提出了针对Nao机器人的运动图像校正方法；为了减少图像处理量,降低干扰源,计算了视觉水平线。结合系统的视觉任务要求,采用网格与变步长的方法来分割图像,建立分割线,利用分割线之间的关系不断对其进行迭代,重建各个目标的区域。按照目标物的不同要求对重建的区域进行分类识别,获得了足球比赛场景的信息,实现了对足球场地上各个目标物的快速识别,相对于其他的方法具有较好效果。另外,针对不同光照的足球比赛场景的识别,给出了一种基于YUV颜色特征的二维空间阈值的方法,该方法对不同光照条件具有较好的适应性。决策系统是足球比赛中的一个关键部分,它须满足有效性和实时性。因此对决策系统的模型和算法提出了很高的要求。本文在明确了决策系统的任务后,采用自动状态机对机器人的行为进行管理,在视觉感知的基础上对足球机器人的射门算法进行了详细讨论,提出了一种快速的射门算法,该算法具有较好的快速性和较高的准确率；结合射门算法对机器人的路径进行了规划,给出了足球机器人在有障碍的情况下的最优运动路径,最后讨论了足球比赛中多个机器人之间的动态角色分配问题。最后,本文对该系统的缺陷和不足进行了讨论,对未来的发展和前景提出了设想。