在对抗场景下,机器人自主理解敌方意图,并根据理解到的意图进行决策是实现机器人自主控制的核心技术。ICRA RoboMaster人工智能挑战赛是首次将人工智能与机器人结合起来的尝试,对未来机器人智能化有着重要的意义。本文以ICRA RoboMaster人工智能挑战赛为背景,对对抗场景下的敌方机器人意图理解和我方机器人决策算法设计进行研究。论文的主要工作如下:首先,给出坐标系的定义及坐标系间转换关系,建立轮式机器人的运动学模型,给出意图理解和决策问题的数学描述。其次,基于数据驱动的方法构建了意图理解问题框架,使用仿真环境和实验环境中采集到的数据进行了层次化数据集构建。再次,提出了基于热度地图的敌方意图抽象;设计了基于长短时记忆和基于序列相似性分析的两种意图理解算法,仿真结果说明了意图理解算法的有效性。然后,提出了基于意图理解的分层有限状态机和强化学习两种决策算法,仿真结果说明了算法的有效性和稳定性。最后,搭建了RoboMaster AI实验平台,设计实验验证了所提出的意图理解算法和决策算法的有效性,并对实验结果进行了分析。