随着机器人系统在越来越多领域的广泛应用，多机器人的协作日益成为新的研究热点问题。由于其实时性、动态环境和复杂运动规划等要求，机器人足球比赛成为验证多智能体协作技术的典型平台，也成为了智能计算技术应用的标准问题。 人工免疫系统借鉴了生物机体的免疫原理，模拟生物的免疫过程，具有良好的分布性、记忆性、鲁棒性、自适应性和学习能力，与多智能体系统具有相似性。研究表明，使用免疫算法的优良特性改进机器人足球比赛策略是可行的。 以提高多智能体的协作和学习能力为出发点，认真分析了人工免疫算法在机器人足球仿真比赛平台上的应用，开展的研究工作如下： 首先，介绍了机器人足球的起源和发展，人工免疫的研究发展状况和人工免疫算法的原理和结构，揭示了人工免疫系统与多智能系统之间的异同点。 其次，分析了基于差分驱动的机器人足球比赛的小车模型、以及小车的基本运动规律和运动特性，设计出了便于在多机器人协作中应用的机器人动作模型，并给出了实现算法。 再次，给出了基于免疫网络的机器人足球动作选择算法，设计了机器人足球动作选择的流程和实现。 然后，基于强化学习的理论依据，建立了机器人强化学习的框架和模型，提高了机器人决策的智能水平。 最后，分析了基于人工免疫算法的机器人足球比赛策略的体系结构和具体的软件实现，通过仿真和参加实际比赛，验证了提出算法的合理性。