中型组机器人足球比赛系统是一个非常典型的多智能体分布式控制系统,它是人工智能、机器人学、传感器等多个学科和领域的集成。它主要研究解决的是在一个复杂的比赛环境中,多个机器人如何有效、实时地获取到比赛环境的信息,并根据获取的实时信息实现相互之间的通信和协作,构建出全局地图,并进一步通过决策处理,运动控制系统执行任务指令,最终完成比赛任务。它提供了一个标准的实验平台来促进多机器人系统、人工智能等领域的发展,其理论与技术能够应用于工业、国防、医疗等实践领域,能有有效地推动国家的科技与经济的发展。所以机器人足球比赛系统的研究具有非常高的挑战性,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为研究对象,从比赛环境地图的局部地图构建和全局地图构建两个方面进行了深入研究。本文的主要研究内容如下：1.机器人局部地图构建结合RoboCup中型组机器人足球比赛系统的特点,机器人局部地图的构建在机器人自身上完成。数据融合的融合结构采用集中式的结构,比赛场地上各个机器人自身携带的多个传感器获取到的环境地图数据将会直接传输到各个机器人的车载笔记本上进行处理,根据局部地图构建相关的算法经过数据融合后,能够快速、准确地完成出机器人的局部地图构建。2.中型组机器人足球比赛系统的全局地图构建各个机器人完成各自局部地图构建后,将局部地图信息无线传输到场外教练机上进行数据融合。当多个机器人的前向单目视觉获取到足球的观测值时,本文提出采用基于均值方差比的融合算法对其进行数据融合,当多个机器人的全向视觉获取到对方机器人的观测值时,本文提出采用基于支持度的融合算法对其进行数据融合。最后利用这两种算法完成比赛全局地图的构建,并且能达到有效地排除噪声数据干扰的影响。论文最后对全文进行了总结,说明本文的主要研究成果,同时指出了论文存在的不足以及有待进一步研究解决的问题。