本论文依托于国家自然科学基金(60574023)和青岛市科技局科技发展计划课题(05-1-jc-88)，采用改进的遗传算法对足球机器人的路径规划问题进行了研究，并首次将一致性(CONSENSUS)算法用到多机器人路径规划中，采用协调控制的思想对多机器人路径规划算法进行了研究。本文以RoboCup小型组机器人足球系统为研究平台，针对系统中路径规划问题进行了深入的研究，探索行之有效的方法来解决实际中的路径规划问题。首先，总体介绍了足球机器人系统的体系结构及相关技术，通过对传统的几种典型路径规划方法的研究，提出了改进的遗传算法、CONSENSUS算法及其在足球机器人路径规划中的应用。为了避免求解过程中易陷入局部最优，提高全局寻优能力和收敛速度，提出了基于小生境遗传算法的足球机器人路径规划算法。为了提高解的有效性、算法局部搜索的效率和防止算法的过早停滞，将遗传算法结合蚁群算法进行了改进，该算法有利于并行执行和应用。为了提高算法的实时性，有效的进行导航和避障，提出了基于CONSENSUS的改进人工势场算法。在多机器人路径规划问题的研究中，将单个机器人看作小世界网络模型中的一个节点，利用一种基于小世界网络模型的改进CONSENSUS算法解决了传统算法收敛速度慢，主体之间的通信量多，系统资源开销较大的问题。最后采用动态链接库技术实现了数字图像处理算法和部分路径规划算法模块，方便了以后的维护和升级。在实际的工程测试中表明，本文所研究的路径规划算法在保证系统运行的实时性和可靠性的前提下，能够快速、准确和有效的实现路径规划。