机器人足球是近几年发展起来的机器人研究和竞赛项目,融合了人工智能、智能控制、实时视觉、无线通讯、机电一体化等多学科知识。机器人足球本身是一个典型的多智能体系统,同时也为多智能体系统的理论研究和模型测试提供了一个标准的实验平台。从系统的整个结构来看,系统分为四个子系统:小车、视觉、策略和通信子系统,其中策略子系统相当于现代真实足球比赛中的教练员,直接影响比赛的成败,能够体现出机器人足球系统的智能性,对策略系统的深入研究有重大的理论意义和现实应用价值。分析了现有策略系统采用的递阶分层模型框架,指出策略系统因为影响因素多、决策信息量大、决策量不容易描述等特点,难以建立归一的决策模型,提出利用模糊集来描述足球机器人的姿态以及场上的态势,利用模糊逻辑和模糊决策方法来进行建模。采用四层决策推理模型作为策略框架,利用模糊技术对策略系统的态势分析、队形选择、角色分配主要模块进行研究。构建基于经典模糊集的机器人足球策略系统,分别实现了态势分析:利用Fuzzy集构造反映攻防态势的模糊集,接着Fuzzy逻辑决定采用攻防的策略; 队形选择:利用态势分析的结果选择队形; 角色分配:由于角色分配在整个策略系统中的重要性,分别提出利用模糊一致关系和模糊层次分析两种模糊决策方法进行角色分配。最后用机器人足球比赛仿真平台进行仿真,对算法和策略进行验证。在分析Fuzzy集和Fuzzy逻辑在进行态势分析不能反映出反方面信息的缺点的基础上,提出利用Vague集及其逻辑构建机器人足球策略系统,并结合态势分析结果,针对队形选择和角色分配提出新的模糊决策算法。