机器人足球赛是当前智能控制领域的热点问题，是国际人工智能协会研究的标准问题和公共平台。视觉系统是自主机器人的底层功能，对机器人的性能表现有着举足轻重的作用，也是当前国际自主机器人研究的焦点领域。本文以Robocup四足机器人足球赛为背景，以国际上先进的SONY四腿机器人作为硬件平台，多方面探讨其视觉的机制和实现方法，并通过实验加以检验。RoboCup四足机器人足球赛中，如何在机器人运动情况下提高系统的准确性是设计视觉系统的关键。本文介绍了一种基于四足机器人的视觉系统。实现了一种基于YUV的改进的颜色空间查找算法，用于学习训练目标对象的颜色阈值，摒弃了传统长方形的颜色空间，提高了颜色分类的速度与精度；根据离线获得的阂值，对目标区域进行色彩分割和区域寻找与合并；同时对机器人身体进行建模，通过对机器人身体的加速传感器进行滤波，获取机器人运动时准确的身体倾斜度，旋转度以及摄像头的准确位姿；根据机器人当前的身体位姿，在机器人运动情况下分析目标区域的属性以获取目标对象，并计算目标对象的特性；在目标对象识别的基础上，根据对机器人模型和机器人位姿的分析，进行两维到三维的逆变换，测定目标对象与机器人之间的距离。实验证明，该方法能准确地进行目标对象的识别，并且实时性很好。以上面介绍的方法为核心，利用Sony公司提供的OPEN-R开发环境，成功地实现了四腿机器人比赛系统的视觉模块，并在2006年德国机器人世界杯上取得了良好的表现。