小型足球机器人是RoboCup机器人世界杯比赛中一项重要赛事,也是一个优秀的机器人技术问题研究标准平台,包括轮式机器人软硬件设计、多机器人协作、运动规划及轨迹生成等。本论文基于浙江大学智能系统与控制研究所小型足球机器人系统为平台,在多机器人协作软件设计和智能轨迹学习两个问题上开展了相关的研究工作,完成了如下三个方面的工作：1.设计并实现了一种集中式控制的多机器人协作软件系统架构,系统基于Bayes滤波器对场上形式的评估,实现了Play战术层、Agent任务层、Skill动作层的分层架构。解决了开发团队长期存在的代码结构不清晰,模块耦合和开发交叉的问题。2.设计并实现了一种基于Lua脚本的多智能体协作框架,通过Lua脚本简化了复杂冗余的战术、动作编写,采用角色匹配与有限状态机相融合的机制实现多智能体协作,并采用行为树实现单智能体任务的实现,从而可以更方便、快速地针对不同的对手即时进行策略的调整。3.设计并实现了一种基于目标点位置实现轨迹风格自适应变化的轨迹规划算法。该算法以人的示教轨迹为输入,包括基本点分布模型的主轨迹生成,权值参数融合,轨迹重新生成几个部分。通过此方法得到轨迹生成模型,对目标点的改变具有较强的适应性和鲁棒性。以上系统和方法成功应用于浙江大学智能系统与控制研究所小型足球机器人系统,并连续两年取得RoboCup2013, RoboCup2014机器人世界杯冠军。