足球机器人是当前机器人研究中的一个热点，足球机器人系统作为一个典型的多智能体协作系统，为机器人学、多智能体系统理论研究和技术应用提供了一个理想的实验平台。作为RoboCup比赛项目之一的小型组涉及到机器人学、人工智能、智能控制、机器视觉和数字图像处理等多个领域。 本文以基于全局视觉的足球机器人系统为研究对象，研究内容包括赛场形势分析、多智能体协作、足球机器人行为设计及实时决策推理等问题。 首先，针对基于全局视觉的足球机器人系统的特点，综合人工智能自上而下(慎思式)和自下而上(反应式)两种研究方法，提出了一种混合式层结构的足球机器人决策结构，即通过一个全局性高层决策模块来决定机器人团队当前队形、战术以及智能体与角色间的映射关系，然后将高层决策结果通知各个队员智能体；队员智能体根据高层决策模块的指示及自己的知识进行反应式的思考和行动。 其次，针对小型组场地特性和视觉信息的特点，参考以前学者的方法，提出了一种局部动态的场地分区方法，较好的解决了场地分区的快速性和准确性。在球员信息的分析上，剔除了一些非关键球员的冗余信息，保证决策系统能够更好的对当前赛场形势作出准确的判断。 再次，根据文中提出的一种便于机器人间协作的混合式层结构多智能体系，设计了球队协调决策层，制定了RoboCup小型组球队会采用的队形、角色分配并实现了相应的选择、调配算法。实现了球员之间的配合、角色和位置的交换以及对裁判系统的响应。在队员行为决策层，实现了具体动作参数的计算，对守门员的动作行为单独做出阐述。 最后，针对基于多智能体系统的机器人间协作可能出现的死锁问题，提出了一种改进的蚁群算法。