随着多机器人系统越来越广泛的应用，多机器人协作也受到了越来越多学者的关注，它是多机器人系统中一个关键部分，直接关系到系统完成任务的效率、成本和优劣。从多智能体系统的观点来看，足球机器人系统是一个极富挑战性的研究平台，它融合了实时视觉处理、无线通讯、多机器人协作等多个领域的技术。机器人足球环境下的多机器人协作可以应用到很多领域中，具有重要的现实意义。 本文主要研究了MiroSot五对五机器人足球比赛环境下的多机器人协作，即多个机器人按照机器人足球比赛规则，通过协调各自的行为，合作完成防守和进球的共同目标。本文先分析了机器人足球环境的一些特性，然后借鉴多智能体理论建立了一套多机器人协作策略。该策略采用集中式的混合系统层化结构。协调层采用基于符号推理系统的体系结构建立实时控制系统，并参考大量文献和实验对态势分析、编队控制、角色分配和行为选择的规则进行分析比较，建立了一套适用于机器人足球环境的规则库。实际运行时实时控制系统根据规则库进行推理。行为层采用基于行为主义的体系结构，将行为分成基本行为和复杂行为，它们是一种被包含和包含关系，复杂行为部分包括了一些实用的路径规划方法。本文还将增强学习中的Q学习算法引入角色分配部分，力图使多机器人协作策略通过训练得到合理有效的角色分配依据，在研究中也发现了Q学习应用的一些难点，为以后的进一步研究明确了方向。 本文根据实际系统软件设计的要求，设计了一套多机器人协作软件。这套软件采用了动态链接库、面向对象、复杂数据结构和数据转换等技术，对机器人足球环境下的多机器人协作进行实时控制。通过实验发现，所开发的多机器人协作策略鲁棒性能好、处理速度快，能适应机器人足球环境。这套软件被应用于五里河杯国际邀请赛，并取得了良好效果。