随着社会的发展和科技的进步,人们对机器人的需求不再满足于示教及娱乐的功能,如何让机器人更加自主、智能化的提供日常服务成为研究热点。智能空间技术为解决传统机器人自身局限提供新思路。服务机器人智能空间是一个异构、动态、复杂的计算环境,其中涉及的信息种类多、规模大,如何将智能空间中的各种信息有效组织,实现信息的共享和融合,为机器人服务提供环境感知、服务决策的有利支持成为一个重要研究内容。本文综述了上下文感知系统的研究历史及现状,在山东大学服务机器人实验室搭建的智能空间中,设计家庭智能环境服务机器人上下文感知系统,基于OWL本体语言及Jena推理子系统实现上下文建模与推理,并进行成功的运用,具体的研究内容如下。(1)分析了家庭服务机器人智能空间系统的功能需求,对服务机器人智能空间上下文感知系统进行需求分析和实现注意事项的讨论。根据家庭智能环境的特殊应用需求,提出了由传感与执行网络、设备访问和控制、上下文处理、上下文存储管理以及应用程序接口五部分组成的上下文感知系统架构。(2)论文对家庭服务机器人智能空间系统中涉及的和服务相关的上下文进行分类,采用由上而下的方式扩展类的层次。采用Protege协助构建智能空间本体,利用OWL描述了相关信息的概念及属性,并以一定的层次将概念组织起来,用属性描述信息间的关系,用实例表示具体上下文信息。(3)本文采用Jena推理子系统提供的基于规则的推理机实现低层上下文向高层上下文的演绎。规则由两部分组成：一是智能空间本体定义概念的公理和约束隐含的规则,二是用户制定的推理规则。用户规则以上下文服务为向导,使用智能本体中表示的概念和属性制定。在上下文感知过程中,基于智能空间本体和规则进行推理,挖掘隐含信息生成高层上下文。(4)将基于本体和规则的推理的上下文感知运用到家庭环境机器人服务过程中。采用Java编写智能空间上下文推理及监控系统平台,实现上下文推理,监控用户、机器人及设备状态,应用结果表明本文采用的上下文建模及推理方法能有效表示和融合环境信息,较好的实现了信息共享,为机器人服务提供决策支持。随着相关技术的发展,基于本体及规则推理的上下文感知系统功能将不断完善,为提高服务机器人智能空间系统的服务质量提供支持。本文研究工作针对家庭智能环境中服务机器人上下文感知,对其他服务环境上下文建模、推理同样具有参考价值。