机器人主动嗅觉定位技术是利用移动机器人和相应的传感系统发现、跟踪烟羽并最终确定其位置,在环境监测、大型工厂的安保、危险物品的泄露监测等方面有重要的意义和广泛的应用前景。主动嗅觉定位技术需要智能技术、传感技术及信息处理技术、空气动力学、控制科学、计算机科学等多种学科的相关理论知识的综合运用。　　本文主要对室内环境下机器人主动嗅觉定位问题,在借鉴、总结工作的基础上,完成了以下几个方面的研究工作:　　1.对国内外主动嗅觉定位技术的研究现状进行较为详细的分析,总结当前较新的研究成果,分析主动嗅觉研究的重点和难点。　　2.基于高斯模型,选择了适合室内环境的烟羽扩散模型,用逆风搜索、浓度梯度搜索算法和BP神经网络智能算法相结合。最后,在Matlab软件中仿真,验证机器人的智能搜索策略。　　3.搭建主动嗅觉定位的移动平台的软硬件系统,并详细阐述机械结构、主控制模块、传感模块、信息处理模块等主要部分。　　4.将训练好样本的BP神经网络智能算法移植入移动机器人平台,在室内微风时有障碍物环境下进行气源定位实验,验证算法的可行性和有效性。