机器人能够像人类一样对世界做出反应，离不开以传感器为基础的环境感知系统，该系统通过应用各类传感器来模拟人类感觉，如视觉、听觉、触觉、嗅觉等。
人类的嗅觉系统主要由嗅觉受体、嗅球、大脑皮层等组成。嗅觉受体感受空气中不同的气味分子，经过初步处理后，传到嗅球。嗅球是大脑皮质的一部分，视为嗅神经的终止核与嗅觉的初级中枢。气味信息在嗅球中经过加工，传到大脑皮层并在其中进行解码和深度分析，最终实现气味的判别。机器的嗅觉系统也与此类似。
▲ 电子鼻与人类嗅觉系统的比较
作为一种模拟生物嗅觉感知机理的新型仿生传感技术，机器嗅觉系统（ machine olfaction system ）主要由交叉敏感的化学气敏传感器阵列和用于气体或气味识别的计算机模式识别算法构成，因此，机器嗅觉系统主要目的是模拟生物嗅觉。机器嗅觉作为一个广义的概念，包含了各种人工或机器的仿生，如植物或动物嗅觉。
▲ 机器 / 人工嗅觉系统
构建一个机器嗅觉系统，主要涉及传感器阵列单元、信号处理单元和模式识别单元。机器 / 人工嗅觉系统的研究按照生物嗅觉的组成：嗅觉受体、嗅球和大脑皮质做类比
而在实际生产生活中，机器嗅觉系统的典型代表为电子鼻（ electronic nose, e-Nose ） 技术，该技术主要用于检测、分析和鉴别各种气体或气味。一般情况下，气体或气味分子被电子鼻的气敏传感器阵列吸附并产生物理或化学反应的电信号；该信号经过各种方法或算法的加工处理后，最终由计算机模式识别系统做出气体或气味的识别判断。
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面向环境感知的机器嗅觉系统
—— 气体检测电子 鼻 及其模式识别技术与应用
冯李航, 李斐著
北京 : 科学出版社, 2024.10
(博士后文库)
ISBN 978-7-03-079529-8
《 面向环境感知的机器嗅觉系统 —— 气体检测电子鼻及其模式识别技术与应用 》围绕面向环境感知的机器嗅觉系统，以气体检测电子 鼻 及其模式识别算法来构建了机器嗅觉环境感知的整体理论和技术体系。 本书内容、章节之间的关系及其整体结构如下图 所示。研究过程中将采取软件与硬件结合， 理论与实际案例相结合的方式，展示了电子鼻在多个领域的应用前景和挑战，为读者提供了一套系统的机器嗅觉解决方案。
▲ 本书主要内容安排
主要内容包括如下 6 个 部分。
第 1 章主要概述了机器嗅觉的研究背景、意义以及主要内容。
第 2 章以本书作者实际搭建 的低浓度气体检测电子 鼻 系统为例，给出电子 鼻 系统分析和设计方法，使读者能够对电子 鼻 配气系统、腔体结构、传感器阵列、数据采集模块、交互软件模块等电子 鼻 仪器设计有深入的认识。
第 3 章着重介绍电子 鼻 核心器件即传感器的关键技术，包含响应特性、数据预处理和特征提取等工作，为后续的电子 鼻 模式识别算法研究打下基础。
第 4 章针对 嗅觉传感器阵列的噪声干扰和复杂动态特征问题，提出了一种基于多特征融合和增强卷积神经网络的机器嗅觉模式识别方法。
第 5 章进一步针对嗅觉传感器性能退化引起的漂移问题，提出了多种不同的深度学习算法框架来降低或抑制电子 鼻 长期漂移，并通过公开数据集和实际数据集进行了对比测试，这些方法为利用先进模式识别方法来改进现有机器嗅觉系统性能提供了思路。
第 6 章根据 一种实际中存在的机器人视觉和嗅觉感知场景，对移动机器人地面污迹识别应用进行了研究，通过利用机器嗅觉来增强或弥补视觉感知的不足，搭建了机器人的视嗅融合感知系统，提出一种改进移动机器人地面污迹识别性能的视嗅融合感知模型，并通过静态和动态实验对比，对所提方法有效性进行了验证。
本书由南京工业大学电气工程与控制科学学院冯李航和南京工业大学城市建设环境学院李斐共同撰写，其中，冯李航负责仪器系统软硬件设计、传感器数据解析及融合感知模型等内容，李斐负责技术现状调研、环境电子 鼻 监测算法及机器人应用研究等内容。本书的电子 鼻 仪器设备研发工作得到了安徽六维传感科技有限公司的支持。在此特别感谢章伟教授的大力支持，还要感谢硕士研究生陈升、曹正阳、张龙等对本书做的图文校对与修改工作。
本书的研究内容来源于中国博士后基金项目（2018M632292）“面向环境监察的机器嗅觉及电子鼻技术研究”、国家自然科学基金项目（82061138004）“通过呼气分析快速准确检测COVID 新技术研究”和安徽省重大科技专项（202103a07020014）“基于新型仿生鼻技术的新一代网格化环境检测技术”的支持。
本文摘编自《 面向环境感知的机器嗅觉系统 —— 气体检测电子鼻及其模式识别技术与应用 》（ 冯李航, 李斐著. 北京 : 科学出版社, 2024. 10 ） 一书“前言”，有删减修改，标题为编者所加。
(博士后文库)
ISBN 978-7-03-079529-8
责任编辑：许 蕾 沈 旭 李佳琴
本书适合机器嗅觉领域的研究人员、工程技术人员以及高等院校的师生阅读参考。它不仅能够帮助相关专业的研究生深入理解电子鼻的科学原理和应用技术，还能为从事此类研究的科研人员提供技术支持和实践指导。此外，对于那些对环境监测技术和智能感知设备感兴趣的产业界人士来说，书中的先进技术和应用案例也能提供必要的参考和启示。
（本文编辑：刘四旦）
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