随着人口老龄化社会问题的日益加剧,仿人机器人以它高度的灵活性和人性化设计受到众多学者的关注。作为一款能够模仿人类形态的智能化双足执行机构,它不仅可以完成上下楼梯、抓取物品等机械操作以弥补劳动力不足,而且能够担当护理患者、照料老人儿童等情感角色,在家庭、医疗、教育和娱乐等领域得到了广泛推广。作为机器人领域的研究热点之一,在复杂室内环境中,面对仿人机器人复杂的机械结构,如何合理利用所感知的传感信息,采用人性化的交互方式,分析用户需求并以自主实时定位为基础进行高效的路径规划,最终满足用户需求是机器人实现服务任务的关键所在。本文以机器人NAO为实验平台,针对面向任务的室内仿人机器人定位导航问题,从“任务交互”、“室内定位”和“路径规划”三个方面展开了研究。为满足不同用户群体的交互需求,设计实现了多模式任务交互系统,机器人可以根据语音识别、手势识别和远端控制等技术辨识出用户当前需求。以空间中传感器感知环境的方式,借助人工地标和环境模型等提供的信息,采用基于单应矩阵分解的视觉定位算法,实现自主实时定位。针对室内机器人路径规划问题,首先采用模糊规则构建分层环境模型,并引入启发式搜索和滚动规划的思想,结合快速搜索随机树和A*算法规划合理路径,以实现相应的服务。随着多媒体技术和机器人智能化水平的发展,单模式的交互手段已经无法满足不同用户群体的需求,针对单一交互方式枯燥乏味、准确率低等不足,设计实现了多模式任务交互系统。首先对机器人的硬件和软件作了详细阐述,对目前常用的交互方式进行深入分析。在此基础上,实现了基于Hu不变矩和K近邻分类算法的手势识别。然后利用语音信号短时能量和过零率进行起止点检测,将有用语音信号作为语音识别模块的输入。最后利用无线网络技术,实现了基于远端监控的交互方式。适用于正常人、聋哑人等多群体的多模式交互系统,拓宽了机器人的应用范围。为辅助机器人能够快速、准确地完成任务,提出了基于人工地标修正的粒子滤波定位方法。首先设计了涵盖空间定位信息的人工地标,提出了AR-mark人工地标的室内分布原则。利用基于单应矩阵分解的视觉定位算法,实现了基于分布式人工地标的室内机器人自定位。考虑到仿人机器人本体传感器测量信息的不确定性,结合人工地标定位无累积误差的优势,采用粒子滤波定位算法完成机器人姿态的估计,保证了机器人室内定位的准确性。针对室内环境障碍物属性的不同,在传统栅格地图的基础上,本文利用模糊规则对室内环境模糊分层处理,构建分层环境模型。根据仿人机器人不同步态的运动学方程,表示步态能量消耗函数,通过对室内路径规划算法的分析,提出了基于能量消耗的分层A*路径规划方法。针对传统A*算法规划实时性不高的难题,本文采用了由启发代价函数和滚动窗口改进后的快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)路径规划方法。实验结果证明,在“分层全局-滚动局部”的路径规划模式下,机器人能够规划出合理室内移动线路,解决了局部规划中存在的“陷入局部最优”问题,具有较强的实用性。