足球机器人比赛中，定位是指机器人必须通过内、外部传感器确定自身所在工作环境的精确位置。本文以中型组自主足球机器人系统为研究平台，对机器人基于组合策略的定位技术进行了研究，主要涉及绝对定位和相对定位的结合，即当机器人在初始位姿未知及行进过程中失去自身位姿时采用绝对定位，机器人恢复自身位姿后改用相对定位。同时提出了定位失效准则，以实现绝对定位与相对定位的相互转换和统一。具体工作如下：1、分析了环境模型的多种表示方法,采用中值滤波对图像信息进行了降噪处理，并对摄像机进行了距离函数和角度函数的标定；2、分析了粒子滤波的缺点，在绝对定位中采用神经网络对其缺点进行改进，通过Matlab对该算法的仿真，证明改进后的粒子能够更好的逼近后验概率密度，使得绝对定位更为准确；3、相对定位中采用基于里程计和电子罗盘信息的定位方法，对足球机器人差速运动和全向运动模型进行了推理。通过实验，验证了基于里程计和电子罗盘信息进行相对定位在一定距离范围内的可行性；4、针对里程计累积误差导致的定位失效问题，提出了定位失效准则，包括白线提取、校正和匹配，以及失效阈值的设定；研究表明，机器人采用粒子滤波－神经网络的绝对定位方法，定位平均误差在10cm以内，随后采用的基于里程计和电子罗盘的相对定位方法，在干扰小的情况下，误差基本保证在5cm以内，能够实现足球机器人的有效定位。