随着机器人技术的飞速进步,经济生活水平的不断提高,机器人走进人类的日常生活已经成为一种必然趋势。论文以家庭服务机器人应用需求为背景,结合机器人相关技术,系统地研究了家庭环境下的人的动作与意图识别技术和系统应用。论文首先阐述了家庭环境下服务器人动作与意图识别系统相关研究和技术现状,分析了家庭环境下动作与意图识别系统的功能需求,完成了系统总体框架设计和相关功能软件框架设计,选取了系统开发与运行软硬件平台,并结合具体实例阐述了系统基本运行原理。论文详细阐述了系统功能软件的三个主要模块:人体动作检测与识别模块、家庭环境下的物体检测与识别模块和基于动作和物体的家庭意图识别模块。首先,通过Xtion深度视觉传感器获取人体图像和环境信息,利用Open NI进行人体骨骼信息提取,计算骨骼点的位置距离、角度和速度信息,引入动态贝叶斯网络混合模型进行人体动作的识别,该方法以基础分类器为基础,通过后验概率计算各分类器的置信度,动态调整各基础分类器的权重,提高了识别准确率。与此同时,通过使用SIFT特征并结合深度信息进行物体的粗识别与定位,引入网格运动统计方法提高匹配效率,将提取到的潜在物品进行颜色域的直方图特征向量提取,并使用支持向量机进行分类识别。引入马尔科夫决策过程,将获得的人体动作信息和家庭物体信息相融合,并结合目标人的家庭生活习惯信息,对目标人的意图行为进行识别预测,论文研究并设计了意图识别奖励函数,能够对潜在可能性意图行为进行识别并依据以往识别信息调整函数值,提高了意图识别的准确度。最后结合家庭服务机器人的实际需求情况,设计了家庭环境下的递送服务任务,完成了从动作与意图识别、任务生成与确认、任务执行等一系列实验,验证了系统的可行性和有效性。