机器人足球系统是机器人与人工智能领域最具挑战性的研究课题，机器人足球技术甚至代表了一个国家信息技术现代化程度的综合实力与水平。作为机器人系统与人工智能系统研究的平台，机器人足球比赛受到了许多国家的高度重视，吸引了国内外大批学者、研究人员投身到这项科研项目中。作为一个小型高科技对抗平台，机器人足球系统涵盖了许多高新技术，包括机器人学、人工智能、模式识别、图象处理、自动控制通讯、传感等。机器人足球系统一般由机器人小车子系统、视觉子系统、无线通信子系统以及决策子系统四个部分组成，仿真平台下开发机器人足球系统时，着重研究与实现决策子系统。本文在仿真平台Simulate 11vs11下进行，主要研究并设计了决策子系统中防守策略及其相关技术，并且在多个方面提出了新见解。最终将本文的防守策略与队友设计的进攻策略进行结合，组成仿真机器人足球系统。主要内容如下：首先，在分析仿真机器人足球系统模型，包括机器人本身运动特点及其运动学模型之后，对系统基本底层世界模型进行设计，为防守提供决策的基础信息；并且，通过对机器人运动动力学模型的分析，在防守决策机制的推动下，对理想世界模型进行设计。其次，分析多智能体系统架构，并结合机器人足球系统决策模型，提出机器人足球系统中多智能体系统架构的设计方式，主要包括Multi-agent模型、Multi-agent通信机制等方面的研究与设计。再者，通过对机器人运动学模型与动力学模型的深入探索，给出机器人基本动作以及战略、战术动作的设计。最后是本文研究重点，即防守策略研究。其内容主要包括守门员站位算法、守门员分级防守策略以及整体防守策略。在研究过程中，引入遗传算法对各种参数进行优化，以提高防守性能。本文研究并设计了一个有效的防守系统，为机器人足球系统防守的有效性提供了保障。