足球机器人的路径规划是机器人足球研究中的一个重要领域。智能自主机器人如何在未知、复杂、结构不可预测的环境中自主移动到目标点,并且能够躲避障碍物是智能机器人最基本、最重要的功能之一,是其他应用的基础,直接决定了上层策略的有效性。控制理论经过100多年的发展,在描述相对简单的系统方面取得了巨大的成功。然而,对于足球机器人这样的复杂系统,控制理论亟需取得突破性的进展。与此同时,复杂性科学在对复杂系统的描述与模拟,在探讨复杂系统的进化与功能的本质方面都取得了显著的成功,但在控制这类系统方面还无能为力。因此控制理论与复杂性科学正越来越趋向于对同一问题,即对复杂系统控制进行研究。人体控制系统是一个十分复杂和高度完善的自学习、自组织、自适应系统,其运动控制的优良特性给控制理论发展以启示。人体控制系统的优良特性源于人体动觉智能图式的巧妙组合及其自学习与自进化。用图式理论来分析并模仿人体控制系统所具有的动觉智能,进而在人造智能体中实现真正的“智能”是智能控制发展的一个方向。基于上述的背景,本文以足球机器人的路径规划为具体的研究对象,在分析图式理论和仿人智能控制理论的基础之上,探寻用基于人体动觉智能图式的仿人控制理论进行移动机器人路径规划的方法。感知图式的引入使运动控制级具有“智能”,能判断不同的特征模态并根据其特征值采取不同的控制方法,以满足实时、高速、高精度的控制要求。本文基于不同的任务需求,详细讨论了路径规划中的静态目标导航、动态目标追踪以及动态避障等动作的感知图式、运动图式和关联图式的设计方法,用仿真平台的对比实验验证了其有效性。最后在RoboCup中型全自主机器人足球系统平台上,基于不同的感知设备,运用该算法为机器人设计动作,用实际比赛系统验证了算法在路径规划研究中的有效性。