机器人足球比赛是近年来在国际上迅速开展起来的高技术对抗活动，是体育与高科技结合的产物，是人工智能发展历程中继IBM的“深蓝”战胜人类国际象棋大师之后遇到的又一个里程碑项目。在足球机器人系统中，多个机器人活动在一个实时、噪声以及对抗性的复杂环境下，通过协作、配合完成进球的共同目标。目前，不少研究人员将人工神经网络、进化计算、多智能体方法、专家系统、决策、对策与博弈理论、轨迹规划、模糊逻辑等具有很好实时性的技术应用于机器人足球这个标准平台上，并取得了一定的成果。但是，机器人足球的发展才刚刚起步，很多理论研究还不完善，所采用的算法还有待改进。 本论文以足球机器人系统的设计开发为背景，主要针对系统中路径规划问题进行研究，研究行之有效的实时智能技术。 在对机器人足球的研究背景、现状介绍的基础上，对足球机器人系统的四个子系统——决策子系统、视觉子系统、无线通讯子系统和机器人小车子系统的组成结构及设计方法进行研究，讨论了小车子系统的结构功能、控制模式和使用方法；对无线通讯子系统的组成结构和常见问题进行分析；详细介绍视觉子系统的工作流程和Mirosot比赛系统的视觉部分的操作方法；综述介绍了几种国际国内常用的决策子系统设计方法。 特别的，论文对足球机器人系统的关键组成部分——决策子系统的设计方法进行研究，从足球机器人系统中的实体表示、机器人的动作设计、机器人所承担的角色和整个队伍在比赛中呈现的队形等方面进行了详细地说明讨论，由底向上地阐述了设计决策子系统的一般流程。 作为重点，论文对实时智能技术在足球机器人系统中的应用方面进行研究。介绍如何用神经网络进行动作设计、用遗传算法进行避障、用决策树进行决策的快速产生。 最后，以路径规划问题为例，提出一系列实时智能的解决方法，并对它们进行仿真分析，寻求最优的实时智能算法，并应用与2003年国内、国际比赛。