近几年，国际上对足球机器人的研究以及相应的各种比赛取得了迅速的发展。无疑，足球机器人是一个新兴的交叉学科，涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，又是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。 在存在对手的动态环境中，足球机器人要通过相互配合协作，表现出团队行为或完成特定目标。环境的动态性及对手实时的干扰，对于系统实时决策和机器人运动控制有着更高的要求。 本文将以足球机器人3:3决策系统的研究为背景，重点对系统中动作设计和避障进行研究。 首先，本文在对足球机器人的研究背景、现状介绍的基础上，对足球机器人系统的四个子系统--决策子系统、视觉子系统、无线通讯子系统和机器人小车子系统的组成结构及设计方法进行研究，讨论了小车子系统的结构功能和运动学模型。 其次，足球机器人的运动控制为其动作设计提供了基础，动作是决策的最终体现，是任务完成的保证。特别的，论文对足球机器人系统的关键组成部分--决策子系统的设计方法进行研究，从足球机器人系统中的实体表示、机器人的动作设计、机器人所承担的角色和整个队伍在比赛中呈现的队形等方面进行了详细地说明讨论。 作为重点，论文对实时专家系统在足球机器人系统中的应用方面进行研究。介绍如何用神经网络进行动作设计，用决策树进行决策的快速产生。 最后，本文对足球机器人中，路径规划进行设计研究，提出了实时专家系统在避障中的应用。 对于机器人足球比赛，选择合适的策略，是机器人足球比赛成败的关键。本文运用混合决策推理模型，运用实时专家系统，通过专家的丰富知识开发出相应的足球机器人决策系统，并应用于机器人足球比赛中。