机器人嗅觉技术综述 - 香港科技大学研究团队在《npj Robotics》发表综述，系统梳理了电子鼻在机器人嗅觉领域的最新进展，揭示该技术正从实验室走向现实应用[1] 机器人嗅觉的必要性与原理 - 人类嗅觉存在主观性、易受状态影响且无法检测无味有害气体等本质局限，因此需要开发能复制甚至超越人类嗅觉的技术[3] - 机器人嗅觉系统需在湍流、风力变化和多种气味源的复杂环境中准确检测识别目标气体，这对搜救、环境监测和医疗诊断至关重要[3] - 电子鼻系统通过仿生原理工作，效仿人类鼻子捕捉气味，再通过智能算法对复杂化学信号进行解码与识别[4] 核心传感器技术 - 金属氧化物半导体气体传感器是机器人电子鼻的理想选择，在灵敏度、成本效益和紧凑性方面表现出色，能检测极低浓度的目标气体，但长期稳定性受材料性能漂移影响[7] - 电化学气体传感器通过特异性电化学反应识别目标气体，选择性强且功耗极低，适用于便携式机器人系统，但其使用寿命与环境适应性有待提高[8] - 光学气体传感器以高选择性、卓越的长期稳定性和抗环境干扰能力著称，当前研究致力于通过超材料、MEMS工艺实现小型化与集成化，并发展多气体同步检测能力[11] - 场效应晶体管传感器是朝着智能嗅觉迈进的关键，本质上是可微型化的电子嗅觉芯片，灵敏度极高，能与机器人计算核心无缝集成，新兴的二维材料增强了其性能[12] - 此外，催化燃烧传感器和石英晶体微天平传感器也共同丰富了机器人嗅觉的技能库[14] 气味源定位算法 - 面对气味在空气中形成飘忽不定轨迹的难题，科学家开发了仿生方法、多机器人协作和贝叶斯概率策略三大类气体源定位算法[15] - 仿生算法受飞蛾等生物行为启发，在低气流环境下，六边形路径算法表现最佳，成功率达到73.3%[17] - 多机器人协作方法通过粒子群优化和蚁群优化等算法，让机器人团队协同工作共享信息，研究显示在一定范围内增加机器人数量可以提高搜索成功率[18] - 贝叶斯概率模型使机器人能够根据不完整的感官信息推理出气味源最可能的位置，未来趋势是结合仿生策略灵活性与概率模型准确性的混合算法[18] 应用场景 - 在搜救行动中，机器人可凭借电子鼻检测人体释放气味以定位被困者，已有集成触觉与嗅觉的仿生手掌机器人能在废墟中识别人体并评估生命状态[22] - 在环境监测中，搭载电子鼻的无人机、地面机器人可绘制气体分布三维地图，实时监测工厂泄漏、空气污染、火灾初期烟雾等，实现预警与溯源[23][24] - 在医疗健康领域，智能口罩可集成CO₂传感器监测呼吸状态；电子皮肤结合气体传感器实现汗液成分无线监测；微型电子鼻胶囊可进入消化道检测肠道气体；在肿瘤切除等手术中，机器人嗅觉可实时识别组织挥发性标志物辅助医生判断边界[26] - 在未来家用场景中，搭载电子鼻的人形家庭机器人将能实时监测燃气泄漏、甲醛超标等危险，识别食物腐败，感知烹饪气味自动调节家居环境，甚至通过识别主人喜爱的气味提供个性化服务[28] 挑战与未来方向 - 机器人嗅觉技术面临传感器灵敏度、选择性、稳定性之间难以同时优化的矛盾，以及温度变化、湿度干扰、多重气味混合、传感器老化漂移等复杂真实环境的挑战[29] - 未来的突破将依赖于纳米材料科学、神经形态计算和柔性电子技术等多学科的深度交融，以创造出更高效的气体敏感材料、模仿生物信息处理方式并使传感器能贴合各种表面[29] - 未来每一台服务机器人可能都会标配电子鼻，嗅觉将成为机器感知世界的标准配置之一[29][30]