机器人足球比赛是近年来在国际上开展的高科技对抗活动的热点之一，在RoboCup中型组足球机器人竞赛中，视觉系统实现足球机器人感知外部环境的功能，是极其重要的系统模块，机器人的定位信息是机器人进行高层策略规划、协作的重要基础。本文以中型组足球机器人比赛为研究背景，设计并实现了一套高效、准确、灵活易扩展的视觉系统，在此基础上研究了单个机器人自定位的方法和多机器人协作的机器人定位方法。　　 本论文的主要工作如下：　　 分析了足球机器人单目视觉和全景视觉成像原理，实现了视觉系统中颜色分割、特征提取和距离标定方法，基于数据流处理的软件设计方法，实现了一种适于足球机器人视觉系统的灵活易于扩展的实现框架。通过实验和实践中应用具有良好的效果。　　 结合RoboCup中型组环境的特点，建立了基于场地线的特征匹配评价方法，作为评价机器人位姿的基础。改进蒙特卡罗定位中重采样的方法，特征匹配评价基础上引入了局部优化的方法，并通过比较实验验证改进后的方法的定位精度和重定位能力。　　 在蒙特卡罗定位算法的基础上，设计并实现了多机器人协作的蒙特卡罗定位算法。在概率更新和重采样阶段融入多机器人系统中机器人之间的相对观测信息，通过实验表明多机器人协作定位的较高的多机器人系统定位精度和鲁棒性。　　 本文介绍的视觉系统和改进蒙特卡罗定位的单机器人定位方法，成功应用在我校华南百步梯机器人系统中，并在参加全国机器人大赛的实践应用中取得良好的效果。