随着人工智能技术的不断发展,智能机器人在改变社会生产方式的同时,也逐渐渗入到人们的日常生活中。为了使用户可以更加便利地使用智能机器人,人机对话系统的研究迫不容缓。随着深度学习的不断发展,研究人员将深度学习技术融入到人机对话系统的研究中。经研究表明,基于深度学习实现的人机对话系统取得了更为优异的成果。但是,现有方法不能准确地预测未知的槽值,而且绝大部分模型需要大量的训练数据,这在一定程度上影响了对话系统的准确率。因此,本文针对端到端的以任务为导向的多领域人机对话系统的相关问题,从提高对话系统的准确率以及仿真实现两个方面来进行研究。首先,针对多领域对话的特征提取问题,本文提出了适用于多领域对话的基于多编码器实现的对话状态跟踪模型。该模型设置了两类编码器来提取对话中的特征信息,在采用对抗训练方式支持共享编码器生成领域共享特征的同时,还使用私有编码器提取各个领域的特征信息。此外,本模型使用动态融合网络提取所有领域之间的相关性,以便进一步利用领域之间的细粒度相关性信息,使之可以应对域扩展任务。其次,针对对话系统中意图检测任务与插槽填充任务之间的相关性,本文基于Stack-Propagation框架思想提出了端到端的实现的对话模型。该模型在解码器阶段使用了Stack-Propagation框架的思想,将意图检测任务的结果加入到插槽填充任务的输入中,即利用意图检测的结果进一步指导插槽填充任务的进行。该模型不仅可以利用意图检测任务与插槽填充任务之间的相关性信息,还可以通过联合学习达到相互促进的效果。最后,为了进一步验证本文所提方法,本文针对机器人通过简单的人机对话获取用户指令,并帮助用户完成拿取指定物品任务的流程进行了仿真实现。进行任务演示时,主要涉及到仿真环境的设计与搭建、语音识别与合成和多点导航及避障三个方面。在本文的演示中,基于ROS平台选取了Gazebo搭建实验中所使用的仿真家庭环境,并为Turtlebot机器人配备语音识别与合成功能来进行相关实现。