智能环境与移动机器人是改善人类生活、提高服务水平的重要手段，两者的有机结合己成为目前服务类机器人技术的发展前沿。机器人在服务人类的过程中，借助智能环境可以提升作业能力，降低成本，提高资源利用率。然而，由于智能环境的辅助资源多样异构、动态未知，作为其特殊服务对象时，一般机器人智能水平有限，难以主动寻求并得到有效的支持，更多为被动地接受全局控制，或机械地执行面向特定应用和特定资源定制的交互流程，成本高而通用性、灵活性差，因此需要在系统体系和实现技术方面寻求新的解决措施。论文系统深入地研究了面向移动机器人的智能服务环境的构件化开发方法和应用技术，使机器人能以通用的方法跨平台地调用各种辅助资源的服务，并灵活地组织以实现多种应用。　　 论文针对移动机器人应用需要，引入基于构件的开发方法，设计了一种支持和增强移动机器人功能的智能环境服务构件系统，制定了服务构件的基本组成结构与交互模式，实现了机器人的跨平台服务调用，有效解决了资源多样异构性带来的问题。服务构件将资源辅助功能封装成共享服务，借助智能环境通信网络，基于规范的服务接口和说明，提供开放的服务访问和调用，可以被独立地部署并由机器人任意组合应用。文中分别从辅助资源端和移动机器人客户端出发，详细论述了应用Web Services(WS)中间件技术开发服务构件和服务调用程序的基本原理，并给出了典型实现。　　 针对移动机器人辅助服务构件应用的需要，对ws技术在消息交换模式和传输机制两方面进行了扩展改进，弥补了ws对机器人常见交互类型支持的不足，提高了服务调用参数中音视频等海量数据在ws机制中的传输效率，使之更适合面向机器人应用的服务构件开发。文中扩展定义了请求－通知消息交换模式，详细给出了基于Pub-Sub机制的实现方法，验证了应用可行性，并给出了改进传输机制所采用的自动二次连接方法的具体实现和嵌入WS应用软件中的基本方法，验证分析了改进后的传输性能。　　 引入语义网技术，提出了基于语义功能建模与匹配的自动服务发现机制，并在此基础上实现了机器人半自动任务规划与执行策略，使机器人能够灵活地组织利用各种辅助资源实现多种复杂任务应用，有效解决了资源动态未知性带来的问题。机器人针对离线任务分解规划得到的流程中的每个子任务，自动搜寻环境中的可用服务，将其功能模型与任务需求模型进行匹配，筛选出符合要求的服务并按功能相似度排序，从而形成可直接调用的候选服务列表。文中针对离线任务分解提出了参考原则，使分解后的子任务适合机器人分配执行；结合移动机器人应用特点扩展定义了OWL-S建模语言，并据此制定了服务功能与任务需求的语义建模规范；设计了通用的模型匹配算法并进行了优化，降低了算法的时间开销，相比于传统的句法匹配方法显著提高了服务发现的查全率和查准率。　　 应用提出的服务构件开发方法和建模规范，针对五类适用于移动机器人的辅助资源（功能）分别开发了服务构件，建立了服务调用接口模型和功能模型。详细论述了传感器（动态信息感知）、数据库（静态先验模型与知识共享）、执行器（环境作业与物理输出）、算法库（复杂计算与信息处理）、智慧人（本地交互与远程监控）等构件的开发设计原则和典型实现。以助老助残机器人家庭应用为背景，开发了面向服务型移动机器人的智能环境应用系统实例。对日常生活中的六种典型应用场景的实现表明，相比于传统的定制型系统，系统可重用性、可扩展性、自适应性和机器人的自主性有了显著提高。