智能服务机器人系统是典型的“复杂”系统和典型的“信息”系统,涉及到多个学科的理论和方法的综合集成,所以如何科学、有效地构建智能服务机器人系统是一项富有挑战性的课题。由于缺乏科学的系统分析和设计方法以及统一的建模理论和工具,一旦机器人所处的环境发生变化,往往需要重新设计机器人系统,导致大量重复劳动。要使机器人适应环境的动态性和不确定性,发展具有感知和认知能力的机器人系统是必然趋势。因此如何确定科学的,合适的方法来进行系统抽象、建模、分析和设计以及如何实现机器人的智能化都是服务机器人基础理论研究中迫切需要解决的问题。　　本文以综合集成方法论的设计理念为指导,根据智能服务机器人的特点,将问题分解为体系结构、系统建模与设计、机器人智能化这三个相互融合的关键技术来进行深入研究。用全新的视角,探索性地提出了构建开放式智能服务机器人系统的分析和设计方法、建模方法和智能化实现机制。　　首先,对近30年来智能机器人体系结构的范式研究进行了归类分析,总结归纳出构建智能机器人系统的六个共性原理;在分析传统研究范式缺陷的基础上，将学习作为第四种基元融入到体系结构的设计,定性地给出了智能机器人系统的共性框架结构;以智能机器人的四个基元,感知、规划、执行和学习(S、P、A、L)为出发点,提出了构建智能机器人系统的基本原子模型,这种原子模型的粒度划分给快速而有效地构建智能系统创造了充分条件;将传统的基于算法和模型的小粒度构件扩展为以原子模型为基础的大粒度构件来进行系统的综合集成,提出了开放式智能服务机器人系统的参考模型,与传统的体系结构相比较,此模型更具有开放性、可重构性和更加智能化;随后在此参考模型架构下,提出了基于体系结构的智能服务机器人系统开发模型,采用从基元到原子模型,再到体系结构的信息系统集成路线,将机器人系统的开发设计过程动态地分为功能设计空间、结构设计空间、系统设计空间和系统演化空间四个关键阶段,能使系统设计从代码复用向构件复用、设计模式复用乃至体系结构复用转变,从而提高系统的设计质量和开发效率。磁导航智能服务机器人实例证明了该开发模型不仅具有智能组织方式明确和开发效率高等特点,而且易于提取通用性模块构件。　　其次,在此参考模型框架下,提出了基于Agent的智能服务机器人系统建模方法。针对传统的Agent建模中Agent模块划分过于宽泛和划分方法不明确等缺陷,定性地提出了智能Agent划分的六个原则,将传统的Agent结构扩展为五大类抽象结构,并以此为基础构建出了基于 Agent的智能服务机器人空间立体结构,实例分析证明了这种划分和扩展方法的优越性;针对传统的Agent组织结构静态和可重构性不强等缺陷,将组织结构和多Agent规划协作相结合,根据综合集成的思路,提出了基于树模型的动态逻辑结构多Agent团队组建和评估算法,给出了多Agent的自主协作规划模型及相应的自主协作规划算法,通过实例分析证明了其具有动态适应性和开放性;为克服传统的固定行为参数和行为模式的局限性,借鉴动物基底神经节的运行机理,提出了系统级的智能化动态实现方法,给出了基于组织规则和意愿函数融合的动态多行为选择算法,模拟仿真结果验证了这个方法的可行性和有效性;针对单一Agent的智能化实现,提出了基于计算方法融合的智能策略提取方法,从混合智能系统集成的角度出发,给出了基于模糊逻辑与学习向量量化LVQ网络融合以及基于Q学习与Elman网络融合的智能策略提取方法。通过智能服务跟踪机器人和反应式导航的仿真实验验证了相应提取方法的有效性。　　然后,基于Agent的系统建模架构,讨论了如何设计具有自主心智发育能力的智能Agent,提出了具有自省机制的智能Agent的自主心智发育(AMD)模型,给出了基于神经网络联盟的发育体设计方法。通过实例说明了以SOFM网络与回归神经网络联盟方式来设计具有自主心智发育能力的智能Agent的方法,仿真实验结果表明了这种设计方法的可行性和有效性。　　最后,在前面所论述的系统构建理论方法框架下,构建出一种基于Agent的开放性智能服务机器人研究和实验平台ISR-1。并且通过智能巡检服务机器人专用系统的构建实例验证了所建立的研究平台的开放性和本文所提出的相关设计方法的有效性。