近年来,随着科学技术的发展和社会的进步,智能机器人已经广泛的应用于生活的各个方面。足球机器人就是其中的一种,足球机器人系统是一个典型的多智能体系统,是一个实时动态的环境。路径规划作为足球机器人智能的一个因素显得尤为重要。在这样一个具有高度实时性和竞争性的平台上研究路径规划是非常有挑战性的。论文主要对动态环境下FIRA微足球机器人的路径规划及相关问题进行了分析研究。主要内容包括以下几个方面:1.首先介绍了足球机器人比赛系统的基本组成结构,即在功能方面包括了视觉子系统、决策子系统、通讯子系统和机器人小车子系统。2.其次给出了足球机器人路径规划的几种典型方法。中垂线法、栅格法、人工势场法、遗传算法和神经网络法,并对这些方法进行了综合分析比较。3.在对以上介绍的方法的优缺点进行比较后,并结合机器人在动态环境下要达到的目标以及根据周围环境进行实时的避障问题,提出了基于遗传算法的行为控制的机器人路径规划方法。用行为来描述机器人在达到目标点时所要执行的任务,再用遗传算法对机器人的行为控制参数进行优化,适应度函数是由路径最短和能够动态避障的评价函数进行加权求和来确定。用MATLAB遗传算法工具箱进行仿真实验,以FIRA微型足球机器人3:3为平台充分验证此方法的高效可行性。并对本论文进行总结和展望。