机器人足球是伴随着智能机器人技术和分布式人工智能而兴起的一种高科技对抗活动，是机器人和人工智能领域最具挑战性的研究课题。足球机器人系统是一个典型的多智能体系统和分布式人工智能系统，它将各种技术集成到一个独立的、完整的平台上，涉及了人工智能、多智能体系统、实时图像处理与识别、实施规划、运动生理学、机械设计、传感器技术、无线通讯和软件技术等新兴科技。　　 本文以足球机器人视觉系统为主要研究对象，首先介绍了机器人足球的产生背景和发展现状，分析了其系统结构以及系统工作原理和特性。并全面分析了足球机器人视觉子系统的特点，提出了视觉子系统的研究难点，包括比赛场地的硬件局限性，图像畸变的不可避免，比赛时对系统的高要求等，并介绍了视觉系统的硬件组成。　　 视觉系统要识别机器人小车等目标，其中一个重要过程就是基于某种颜色空间的图像分割。本文接下来对颜色空间进行了深入研究，介绍了几种常用的颜色空间和每种颜色空间的特性及适用环境。分析了图像分割的基本原理和方法，并着重研究了灰度图像分割方法和彩色图像分割方法。　　 紧接着在彩色图像分割的基础上介绍了RGB颜色模型下的图像分割方法，深入研究了基于HSI颜色模型的图像分割方法。并对比了这两种主要的图像分割方法的图像处理结果，显示出HSI颜色模型在颜色识别中的优良特性，其更适用于足球机器人视觉系统的图像处理。　　 最后，分析了足球机器人色标的总体设计思想，先后展示了几种常用的色标设计方案，并分析了它们各自的优点和缺陷。着重介绍了本实验室曾使用过的圆形色标和现阶段主要使用的矩形色标。结果表明这两种色标的运算时间是接近的，但圆形色标的识别精度更高，矩形色标的使用颜色更少。而减少一种赖以标识机器人小车的色标颜色，在基于颜色分割的目标识别系统中，无疑有着更大的优势。