在家庭机器人研究领域,如何将语音指令正确地转化为机器人可执行的任务序列已经成为重要的研究课题之一。解析指令的能力成为机器人能否给人类提供更好服务的先决条件。本文在综合分析了国内外自然语言指令解析的研究现状的基础上,提出了面向家庭服务环境的复杂指令解析的问题,并通过运用自然语言处理、知识库以及各种统计学理论,对上述问题进行了深入的研究。首先,对本文所要用到的分词理论以及语法树构建理论做详细阐述,为后续的复杂指令研究提供了理论依据。并根据中文表述特点以及相关资料的查阅,抽取出日常生活中所用到的四种逻辑关系,即并列、递进、转折以及条件,并针对这四种逻辑关系进行了详细的结构分析。其次,将指令序列分词并构建成语法树之后,根据所生成语法树的特点,设计合理的分解算法,将一条复杂指令分解为两条或者多条原子指令的集合,并抽取出原子指令之间的关系特征。在执行分解算法之前,对指令进行定语补全以及代词消解操作,以保证分解后得到的指令在不影响原有指令意义的情况下可以得到正确的执行。再次,在分析了分解得到的各种原子指令集之后,提出了指令预处理的命名实体识别方法。目前,家庭服务领域的命名实体识别方法在处理有限制性定语的指令时,其识别正确率过低。本文在深入研究定语,尤其是限制性定语的结构之后,结合自动机的相关理论,提出了一种预处理方法,即通过自动机将限制性定语从指令序列中消除,之后再进行命名实体识别。上述方式在原有方式的基础上可进一步提升命名实体的识别正确率。最后,通过实验对提出的复杂指令分解方法和基于预处理的命名实体识别方法进行了正确性和有效性的验证,并对实验结果进行分析。