近几年，国际上对足球机器人的研究以及相应的各种比赛取得了迅速的发展。足球机器人是一个新兴的交叉学科，涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。 RoboCup小型组足球机器人系统由四部分组成：机器人车体子系统、无线通信子系统、视觉子系统和决策子系统。 在足球机器人比赛中，我们可以根据对手的能力、比赛的重要性以及现有比分等因素采用不同的策略。我们将已有策略加以归纳并修正，建立了“策略库”供决策系统从中选择动作。针对我们自己的硬件系统分别建立了机器人运动模型、小球运动模型和机器人推球模型，在此基础分析了机器人小车的基本行为和动作。 路径规划问题主要是研究在有障碍物的工作环境中，如何为机器人规划一条优化的运动路径，使机器人在从起点到目标点的运动中能安全、无碰撞地通过所有的障碍物到达目标点。在实际比赛中，场上的形势瞬息万变，在上一个周期中做的规划到了下一时刻就可能因为环境的变化而发生改变，这就要求规划具有很强的实时性。本文将预测控制算法应用于人工势场算法中，对机器人的运动路径进行规划，并且应用预测人工势场法对机器人的两个典型动作进行了分析与设计，其中包括障碍物规避和机器入射门动作。MiroSot 3vs3仿真平台上的仿真实验结果表明，该算法满足了比赛的实时性要求，适用于动态环境下路径的规划。