足球机器人比赛为研究者提供了进行相关技术研究的标准平台,是一个具有标志性和挑战性的学术课题,加之趣味性和参与性,得到了全球众多学者和机器人爱好者的广泛关注,是近些年来的研究热点。在动态比赛环境下,对足球比赛环境的感知和避免机器人之间的相互碰撞将影响到比赛的结果。因此,进行机器人的环境感知与避障策略的研究具有重要的理论意义和应用价值。本文在查阅了大量相关文献和分析研究相关技术的基础上,进行了机器人环境感知和避障策略的研究。在机器人环境感知方面,第一,采用基于种子点自动选取的区域生长目标分割算法对球场目标(足球和球门)进行分割,确定球场目标并分析验证目标分割算法的准确性和有效性。第二,构建了测距模型,研究了遮挡目标的修复算法,有效完成了遮挡目标的修复,能够更准确的获得足球和机器人之间的距离信息。根据角度偏差进行机器人位置的调整,为实现机器人射门获得比分尤为重要。第三,研究了基于环境感知的足球跟踪算法以及UKF算法对运动目标非线性运动跟踪的有效性,并进行了相关的实验,验证跟踪算法的有效性。在机器人避障策略方面,本文设计了基于传感器信息融合的避障策略,结合机器人的超声波信息,根据设定的控制逻辑规则,实现仿人足球机器人的自主避障行为,通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,本文的目标分割算法能够有效地实现对目标的分割,利用测距模型获得目标的距离信息,提高了机器人的环境感知能力。结合设计的传感器信息融合的避障策略,有效降低了机器人之间的碰撞。