足球机器人比赛以喜闻乐见的方式走进了我们的视野，近年来正得到越来越多的人的关注，ROBOCUP（机器人世界杯足球锦标赛）作为目前开展得最为广泛的机器人足球比赛涵盖了运动控制、机器视觉、人工智能、多机器人协调等多种综合科学技术，为机器人学、多智能体系统理论研究和技术应用提供了一个理想的实验平台。中型组机器人足球比赛（Middle-Size League）是机器人足球世界杯锦标赛（RoboCup）中的一个主要项目，为路径规划及其相关技术的研究与实现提供了一个标准测试环境。本文从路径规划和任务分配两方面来展开研究，主要工作如下： 1.从基本动作的运动控制算法着手，针对传统调速机制中的减速部分耗时较长的问题，采用定常速度分段插补，使得基本动作更为平稳快速。同时对一般预测截球动作作了改进，在考虑摩擦力的情况下设计并实现了足球机器人的预测截球动作，比原有动作时间更短能耗更少，根据比赛需要在此基础上进一步设计实现了实用的截球动作。 2.在避障算法的部分，主要对原有的人工势场法的优缺点作了分析比较，结合人工势场法的不足作了两点改进，其一是消除目标点的震荡，其二是结合危险程度对势场作了修正，并针对人工势场法本身固有的不足结合反应式避障算法有效地实现了机器人的动静态的避碰控制。 3.根据比赛中机器人相互协作的需要，设计并实现了基于教练的任务分配机制，这种机制首先根据场上双方态势决定任务集（进攻或防守），在此任务集下依据每个机器人到球的距离，和球之间是否有障碍物，需要转过的角度三个主要的因素动态分配角色，并在不同的角色之间引入优先级的分配，有效弥补了以前单一固定的静态角色的不足，同时从整体上优化了RoboCup中型组足球机器人动态环境下相互间的协作需求，有效地增加了队伍的进球数并减少了失球数，提高了队伍协作式进攻和防守的性能. 最后对全文进行了总结，阐明整个研究的创新点以及主要研究成果，同时指出研究中尚存的不足和有待进一步研究的问题并作出展望。