机器人足球比赛是人工智能领域的新挑战,它涉及人工智能、机器人学、数字通信、传感器等多个领域的前沿研究和技术集成,是一个标准的高科技实验平台。其理论与技术可应用于工业、农业、国防、医疗、教育等实践领域,从而有效推动科技、经济等各方面的发展。因此,机器人足球比赛的研究非常具有挑战性,也具有很高的理论研究价值和实际应用价值。本文以RoboCup中型组机器人足球比赛系统中的守门员为研究对象,从球运动状态的预测、守门员站位以及守门员运动速度控制三个方面对守门员的控制进行了深入研究。本文主要研究内容包括：1.球运动状态的预测。在数学基础上推导出球的运动模型,并采用最小二乘法对球的运动状态进行预测,考虑到实际比赛场地中原始运动模型预测误差较大的情况,引入球与地面的摩擦因子,改进了球运动状态的预测模型,取得了很好的预测效果。2.守门员站位。站位是守门员防守的重要环节,实现分析了守门员防守的大致流程,在分析比较传统站位方法优缺点的基础上,提出了一种新的站位方法,即基于对方前锋和球的站位方法。该站位方法综合考虑了对方前锋和球的运动情况,实验表明采用新的站位方法大大提高了守门员防守成功率3.守门员运动速度控制。对守门员向目标点运动过程中的速度进行了分段规划,分析了基于几何计算的速度控制算法的不足,提出了基于BP神经网络的速度控制算法,对速度采用了三段式规划,使得守门员到达目标点时速度恰好减为零。该算法克服了球先于守门员到达目标点造成防守失败的情况,实验表明该方法是可行且有效的。最后对全文进行了总结,说明了主要的研究成果,同时指出了存在的不足和有待进一步研究的问题。