1.一种改进的服务机器人任务规划方法，其特征在于，
加入从机器人执行机构到规划器的反馈结构，实现任务执行错误时的重规划；加入多任务调度算法实现多任务的实时调度；
从而允许规划系统实时响应环境信息和用户请求信息的变化；当环境信息发生变化时采用任务执行错误时的反馈机制，重新获取环境信息，对动作列表中错误动作节点的上一个动作节点进行重新规划；当用户请求发生变化的时候，给任务制定优先级并设计多任务调度算法实现对任务的智能调度。
2.如权利要求1所述的改进的服务机器人任务规划方法，其特征在于，
当环境信息改变引起机器人执行到动作列表中的一个动作节点发生错误时，机器人执行机构向规划器发出动作执行错误的信号，并记录该任务的执行信息，然后将执行错误的动作反馈给规划器，将已执行的动作当前改变的环境信息反馈给智能空间，使智能空间及时更新当前环境信息；随后规划器将根据返回的动作信息和智能空间提供的当前环境信息执行在线再规划过程；即将该动作节点的上一个动作节点，返回给规划器，同时获取智能空间中的当前环境信息，重新规划发生错误动作节点上一个动作节点的任务；规划好以后将新的动作列表发送给机器人执行机构执行。
3.如权利要求1所述的改进的服务机器人任务规划方法，其特征在于，
当用户请求即任务改变时，需要设定任务优先级；
任务优先级的设定方法：先根据任务紧急程度对任务进行分类，然后结合任务的执行时间给任务分配优先级；
在同一优先级类别里任务的优先级大小由任务的执行时间决定，执行时间越短，优先级越高；
每个任务具有一个优先级等级P，P=(i+j-1)*(i+j-2)/2+i，P值越小，任务的优先级越高；
i表示任务的紧急程度对应的类别参数，i越小任务紧急程度越大；j为任务执行时间/权重系数；
所述多任务调度算法包括以下步骤：
Step1：当有新任务请求时，根据公式P=(i+j-1)*(i+j-2)/2+i程序根据优先级P的大小将该任务添加到任务列表的适当位置；
Step2：对新任务进行规划，生成相应的动作列表；
Step3：检测此时机器人是否正在执行某任务，如果没有正在执行某任务，转到Step4，如果正在执行某任务，转到Step5；
Step4：选取任务列表中优先级最高的任务的动作列表执行，执行结束后，转到Step6；
Step5：根据公式P=(i+j-1)*(i+j-2)/2+i判断正在执行的任务是否是当前任务列表中优先级最高那个，如果是，则继续执行，如果不是，则保存正在执行的任务的执行信息，并暂停该任务的执行，转而执行任务列表中优先级最高的任务，任务执行完以后转到Step6；
Step6：删除任务列表和动作列表中的已经执行完的任务及其动作列表；
Step7：判断任务列表中是否还有任务，如果是，返回Step4，如果否，则算法结束。
4.如权利要求3所述的改进的服务机器人任务规划方法，其特征在于，
权重系数取10000。
5.如权利要求3所述的改进的服务机器人任务规划方法，其特征在于，
在同一优先级类别中，如果存在具有相同执行时间的多个任务，对这些任务执行的先后顺序的确定将由规划器决定。