当下,各种汽车存量庞大,交通事故时有发生,其中很多是由于酒驾造成的,对人民生命安全造成了严重威胁。现有车载酒驾检测系统存在价格高、抗干扰性差、误差较大、体积大、隐私担忧等问题,因此本文研究了基于人工嗅觉的车载酒驾检测系统。本文以车载酒驾检测中的酒后呼出气为目标气体,以酒类挥发气、香水挥发气等作为干扰气体,设计了分步车载酒驾检测方法。第一步是通过检测车舱内是否有酒后呼出的气体,来判定车内是否有人喝过酒;第二步是在确定驾乘人员有人饮酒的情况下,要求驾驶员主动向人工嗅觉系统呼气,实现判断驾驶员是否饮酒。这种方法能减少对驾驶员的干扰,提高驾驶员接受度,对酒驾的检出准确率也会提升。本文所开展的工作如下:（1）依据检测气体成分和人工嗅觉仿生测量经验,组建了车载酒驾检测人工嗅觉系统的原始传感器阵列,包含21个传感器,并设计了动力模块、采样电路模块和口小腔大的仿生检测气室,自主构建了面向车载酒驾检测的人工嗅觉系统硬件平台。（2）依据分步车载酒驾检测方法,设计和实施了车舱内酒后呼出气检测实验和直接呼气酒驾检测实验,得到了原始数据,并对其进行降噪和特征提取后,使用K最近邻、支持向量机和随机森林分类算法对提取的多种特征进行了二分类,其中,小波变换系数均值、最大值、积分值三种特征分类效果较好,分类准确率最高可达93.44%,实验结果表明,本文的人工嗅觉酒驾检测系统能达到准确检测驾驶员是否酒驾的目的。（3）为了避免特征冗余及降低酒驾检测系统运算时间成本,采用最小冗余最大相关算法、随机森林算法、递归特征消除算法和粒子群优化算法集成的方式对分类特征进行了优化,最终选择以8个积分值特征作为分类特征。并以此得到对酒驾检测效果最好的8个传感器,分别是TGS2603、MP-9、MP-3B、MP402、WSP2110、WSP7110、MP-7和TGS2600。使用这8个传感器构建新的传感器阵列,酒驾检测准确率可以得到提高,达到94.44%,检测系统的体积和成本也得到了降低,有利于其更好地推广。设计并实施的真实呼气酒驾检测实验结果,验证了本文设计的基于人工嗅觉的车载酒驾检测系统的有效性,能够在减少对驾驶员干扰的情况下,实现对其饮酒状态的检测,可满足共享汽车服务商防止驾驶员酒驾的需求,也可满足其他希望安装车载酒驾检测装置的汽车生产商或消费者的需求。