机器人技术体现着一个国家高技术水平和工业现代化程度,是一项综合性应用技术。足球机器人高度融合了自动化、机械、传感技术、计算机、人工智能等多学科知识和研究成果,是当今科学热点研究的方向之一,代表着全球尖端技术发展的前沿。RoboCup足球机器人公开赛是国际上广泛开展的一项高科技对抗活动,NAO全自主足球机器人的传感器、视觉系统及控制器等各类部件集成一体,是当今学术领域世界范围内运用最广泛的类人机器人。根据RoboCup公开赛中NAO机器人足球比赛的规则,NAO机器人主要通过摄像头感知球场的实时信息并通过颜色来识别球场上的目标物体及环境信息。为了更好地适应球场上复杂多变的实时环境,就要求机器人的图像处理算法有较高的实时性和准确性。在Robocup标准平台组比赛过程中,NAO机器人通过视觉系统发现并识别目标红球,然后精准而快速的追踪目标红球,是NAO机器人比赛过程中比较基础且重要的两个任务,NAO机器人追踪到目标红球后,再通过视觉系统找到球门,调整自身和目标红球之间的位置,再由决策系统决策是射门或是带球来完成比赛。NAO机器人比赛过程中只有准确的知道自己现在的位置,以及怎样有目的性地从一个位置到达另一目标位置,才能有效地完成特定的任务。因此自定位是机器人在比赛过程中一项非常重要的任务,也是一项非常关键的技术。Monte Carlo粒子滤波定位算法被广泛应用于机器人的定位中,同时许多改进算法能够提高Monte Carlo算法的效率。本文以NAO机器人为研究平台,主要研究了标准平台组(SPL)比赛中的目标红球识别追踪和机器人自定位的Monte Carlo粒子滤波算法。具体工作如下：1.本文分析了RGB颜色空间的优缺点,决定采用HSV颜色空间作为机器人视觉系统的颜色空间,这样能够减弱现场光照变化对视觉系统产生的影响,增强机器人的视觉系统自适应能力。对图像进行颜色分割、去噪、颜色阈值确定等图像预处理后,本文提出了一种基于HSV颜色空间下NAO机器人识别目标红球的方法。2.本文分析了单目测距追踪方法及其优缺点,提出一种视野中心法的追踪红球策略,即NAO机器人在追踪目标红球的过程中始终使得目标红球在其视野中心。并将这种追踪策略与单目测距追踪策略实际效果进行比较,得出视野中心法追踪策略更符合实际场景应用。3. Monte Carlo粒子滤波算法是一种基于概率计算的迭代算法,能够很好的解决因机器人绑架而带来的非高斯问题,能够有效的实现机器人的全局自定位工作,同时许多改进Monte Carlo粒子滤波算法减少了滤波算法的计算成本,并提高了其稳定性,并与Extended Kalman滤波算法的整体性能的相对比,发现Monte Carlo粒子滤波算法相较于其他滤波算法更适合解决非线性系统和非高斯问题,即非常适合解决机器人自定位问题。