伴随科技的迅猛发展,机器人技术已成为国际热门研究领域,特别是与人类生活联系最紧密的服务机器人技术在国内外都是一个炙手可热的话题。现代化的生活中,人类越来越依赖于机器的精准化智能化,为了满足机器服务于人类的需求,人机交互技术应运而生。对于人机交互技术而言,最自然方便的交互接口莫过于人类的语言,基于自然语言的人机交互方式使得人与机器人之间信息交流的方式更加友好、自然。现在的机器人智能仍然存在一些局限性,在识别陌生环境中目标上不如人类来的轻松,所以通过自然语言交互将人类的经验与机器人的智能结合在一起,可以使得机器人任务完成得更好。本文在实验室履带式移动机器人的平台上,针对性地开发了基于自然语言的人机交互界面,提出了词干库与自主智能行为相结合的方式,应用于移动机器人的路径寻优中,使用自然语言完成机器人自主行为序列的解析及路径规划仿真实验。首先,设计了人-机交互系统的整体框架。将人-机交互系统划分为了反应层、慎思层、人-机交互层三层结构,明确了每一层的系统结构及工作流程,将人-机交互框架与自然语言接口结合起来。设计了远程监控界面,完成在远程网络连接范围内监控界面的全景图像的传输。然后,研究了自然语言交互技术。基于机器人的自主行为建立了专用的词干知识库,设计了词干库中所涵盖的属性字段。研究了汉语自动分词算法,选用了正向最大匹配算法,结合词干知识库对自然语言进行分词预处理。针对不同自主行为模块设计了逻辑推理规则,使得自然语言经过处理后能够自动输出自主行为序列,完成自然语言解析的任务。其次,设计了自然语言语义地图。介绍了移动机器人在路径规划中所涉及到的环境地图种类,结合词干知识库设计了专门针对自然语言交互方式的语义栅格地图,将地图上的障碍物目标位置标记在词干知识库中,定义自然语言属性。研究了移动机器人的常用路径规划技术,结合设计的基于词干库的语义地图,选用基于栅格图的遗传算法作为路径规划算法。最后,完成实验与分析。结合前几章的基础理论研究内容,完成自然语言语义解析实验,即在交互界面中直接将自然语言转换成机器人自主行为指令序列的实验。完成自然语言路径规划仿真实验和运动控制实验,即在人机交互界面中发出自然语言指令,经解析后直接达到机器人路径规划和机器人运动的目的。