随着现代科技的发展，机器/机器人嗅觉发挥着越来越重要的作用，具有灵敏嗅觉感知能力的机器人可以在危险气体检测任务中降低伤亡和损失。其中，气味识别能获取丰富的气味类别信息，具有抗干扰性和高预判性等优势，在气敏任务中应放在高度优先的位置。由于传统的单一型气味源定位具有一定的局限性，本文从追踪犬通过先识别气味再追踪危险品的视角出发，立足于多足移动机器人，将目标气味识别融入到泄漏源定位过程中，提出了基于气敏机器人的目标气味识别及源定位方法，通过气味识别模型和空间信息气味浓度梯度的有效结合，实现气敏移动机器人在室内采样环境下的目标气味识别及源定位。本文主要工作如下:
　　首先，阐述了机器人嗅觉的三大气敏任务，并分别概括了三大气敏任务的国内外研究现状。接着分析了目标气味识别在气体泄漏中的重要性，概述了目标气味识别及源定位基础，并分析了其原理与优劣。
　　然后，提出一种滑动窗-决策树目标气味识别模型。根据传感器在开放采样环境下气味信息达不到稳态的特点，在基于基尼指数的决策树分类器基础上，引入滑动窗口技术对原始的瞬态气味信息进行短时序列特征提取，实现对当前时刻气味信息的识别。
　　其次，提出融合目标气味识别的空间信息气味源搜索策略。针对气体传感器容易发生“漂移”，且传统气味源定位方法无法识别环境中的气味类别的问题，本文将目标气味识别算法融入到气味源定位过程中进行融合检测，提升定位效率及准确度。
　　最后，搭建气体传感器阵列硬件模块，并搭载在CR-6多足仿生机器人上，设计嗅觉分析实验方案，进行气敏多足移动机器人气味信息采集，通过半物理仿真实验对所研究方法的有效性及精确性进行了验证。