服务机器人在家庭服务、助老助残、抢险救灾以及特种服务等领域有着良好的应用前景,为使机器人更加智能,家庭服务机器人知识库的构建与更新变得非常重要。本文通过双目视觉对家庭环境的物体进行识别和定位,为知识库的构建做准备。详细介绍了家庭服务机器人通过视觉对家庭环境的感知,提出了基于YOLO神经网络的快速物体识别和定位的方法。然后对家庭环境本体进行服务机器人知识库进行构建,提出服务机器人的本体构建方法,将其分为环境模型部分和服务模型部分。并设计了一种基于家庭环境和服务的本体构建工具,在模型构建部分需要少量人工参与,即可记录家庭环境中物体的空间分布。在服务部分提出具有决策功能的模型,拥有学习功能,这样省去了构建时大量重复性工作,并加入一种自动构建任务自动机的方法,利用BAXTER机器人单步执行爬虫程序获取的任务序列,利用双目视觉检测并记录状态,再次执行任务时利用状态空间法可节省完成任务的时间。最后采用主动更新的方法对环境模型进行更新,通过自行设定的九宫格内物体移动实验,验证了该方法不仅有效地减少了更新的操作,而且更加地节省时间和空间。通过在复杂环境下实验,利用状态空间法结合任务自动机执行任务,避免了机器人每次都从第一步执行。