随着机器人技术的发展,服务机器人已经越来越多地走入人们的生活,在日常生活服务,特别是助老助残领域发挥着重要的作用。任务规划在一定程度上标志着机器人的智能水平,是进行规划与决策的关键。服务机器人所处的环境大多具有很强的复杂性和动态性,如何让机器人在动态环境下进行自主的任务规划和执行是机器人任务规划领域研究的难点。近年来,基于成本相对较低的智能空间(Intelligent Space)技术为服务机器人环境信息的获取提供了便捷。分层任务网络(Hierarchical task network,HTN)规划作为智能规划领域的经典方法,以其更类似人类思维的特点,在机器人任务规划领域有很好的适用性。本文旨在智能空间技术的支持下,研究机器人与智能空间交互的复杂动态环境下服务机器人任务规划以及场景改变时的在线再规划技术。本文的工作主要分为以下几部分：(1) 研究家庭环境下机器人任务和子任务分解问题,生成不同级别、不同功能的子任务和原子任务。根据任务和子任务的性质给出机器人或智能空间所能理解的服务任务的具体定义。采用JSHOP2规划器的领域描述语法格式对上述任务的定义进行描述,包括任务执行的前提条件和任务执行后的影响的描述,构造机器人任务领域描述(Robot Task Domain Description)文件。(2) 设计智能空间下机器人任务规划的总体框架,将智能空间、规划器以及机器人相融合。在对机器人任务进行描述的基础上,结合用户请求和环境信息生成问题描述,之后利用基于分层任务网络的规划算法,实现对机器人任务的规划并生成机器人可以执行的动作列表。同时系统中加入基于JESS专家系统的用户喜好推理,提高机器人服务的智能性和用户的满意度。(3) 为了解决家庭环境下当环境信息改变和服务任务改变这两种情况下的规划问题,在JSHOP2规划器实现任务规划的基础上,进一步对规划系统进行扩充和改进。当环境信息发生变化时,引入机器人执行机构到规划系统的反馈机制,对错误节点的上一个节点进行重规划；当任务发生变化的时候,给任务制定优先级并设计多任务调度算法实现对任务的智能调度。提高机器人对场景变化和紧急事件的响应能力。(4) 进行仿真实验测试和实际场景测试。仿真测试中为了将规划系统、智能空间、机器人三者融合,构建环境状态信息数据库,对原离线的JSHOP2规划器进行改进并实现界面设计。在仿真测试的基础上,借助山东大学服务机器人实验室及实验室自主研发的服务机器人,进行实际场景测试,对本文所提方法可行性进行验证。