随着社会的发展与科技的进步,家用机器人被越来越多地投入到人们的家庭生活。近年来,用户对于生活质量的要求逐步提高,导致服务需求愈发复杂,环境布局愈发多样。面对复杂多样的服务需求与家庭环境,如何通过用户自然语言请求获得详细具体、贴合环境的任务流程相关文本描述,即服务策略,是家用机器人提高服务质量的关键所在。因此,本文对面向家用机器人的环境适应性服务策略进行了相关研究,提出任务解析-策略生成-优化验证框架,以此提高机器人在不同家庭环境下的复杂任务执行能力,进而提高任务执行成功率与任务完成质量。本文主要完成如下工作:（1）针对家用机器人在面对用户服务请求时,对真实任务需求理解不足的问题,本文提出一种基于先验知识的服务任务解析方法,能够有效提高机器人任务识别精度。首先,利用自然语言处理工具结合正则表达式整合相关服务文本信息,构建先验知识数据库,包括任务指令数据库、关键字序列数据库与服务策略数据库,分别用于任务映射、关键字序列扩展与模型训练;然后,搭建基于改进残差网络单元与双向长短期记忆网络的用户语音识别模型,用于对用户服务请求语音进行即时准确采集并转换为文本信息;最后,提出服务请求文本到任务指令的映射方法,利用Stanford Parser提取短语词条,从而去除无关信息干扰,并通过基于Word2Vec向量的加权语义表征结合任务指令数据库进行任务映射,完成服务任务解析。（2）针对家用机器人在不同环境下,面对复杂任务执行能力不足的问题,本文提出一种基于环境信息的适应性服务策略生成模型,能够结合当前环境信息改变策略内容,进而指导机器人顺利完成任务。首先,提出基于动态融合特征向量的关键字序列扩展方法,通过双向长短期记忆网络进行多特征融合获取深层语义表征,并结合关键字序列数据库对任务相关信息进行补充;然后,设计基于本体知识库的家庭环境信息匹配流程,利用Protégé管理相关环境知识,通过查询推理机制完成物品动作信息的匹配替换,得到与当前环境契合的关键字序列,即服务关键字序列;最后,提出基于服务关键字序列引导的适应性服务策略生成方法,通过融合主题嵌入编码作为输入序列表征,利用服务策略数据库微调策略生成模型,并采用Top-k方法优化解码输出逻辑,以此结合服务关键字序列生成服务策略。（3）针对由于初始策略中无关信息干扰,导致的任务执行偏差问题,本文提出一种基于任务信息的服务策略优化验证机制,提高了策略的可行性与可靠性。首先,构建基于任务指令的服务策略优化网络,通过基于双向注意力流的指针网络预测策略的有效片段边界,剔除无关信息,并利用基于双向长短期记忆网络的生成模型融合边界特征与语义特征,进行优化策略生成;然后,设计基于任务主题的服务策略验证框架,采用Transformer-XL提取长距离依赖关系,从而生成策略主题,并基于平滑逆词频向量结合任务指令进行相关性计算,最终完成服务策略验证。