自二十世纪九十年代至今，关于机器人气味源搜索技术的研究不断深入。研究模仿生物的嗅觉行为，利用机器人主动嗅觉技术对解决搜寻爆炸物、灾后搜救遇难者、检测有毒气体、火灾报警等在工业生产、军事技术、环境监测、防灾监控等领域内的问题具有重要的理论价值和实际应用意义。本文对多机器人气味源搜索问题开展了深入的研究，主要研究内容和创新点如下：　　1.在分析国内外机器人气味源搜索研究现状的基础上，针对单气味源搜索问题，提出了一种机器人感知能力和计算能力有限的多机器人气味源搜索算法。该算法根据环境中气味粒子的采样，构建出近似的气味源分布概率，并以此计算自由能的变化作为机器人移动的决策函数。仿真结果验证了该算法的有效性和鲁棒性。　　2.针对多气味源搜索问题，提出了一种基于权重参数的多机器人搜索算法。仿真结果证明了该算法的有效性；发现该算法的搜索性能和机器人距气味源的距离之间呈非线性关系，在机器人距离气味源较近时性能更好。在此基础上讨论了算法的探索与利用平衡问题，通过对决策函数以及仿真结果的分析可知，算法自身即具备平衡探索与利用的能力。　　3.针对机器人在较小空间中搜索的问题，提出了一种改进的多机器人搜索算法。该算法在机器人决策环节加入了基于“邻位坐标”和“势力矩阵”的冲突消解机制。仿真结果验证了算法的有效性。虽然引入冲突消解机制导致了平均搜索时间的轻微增加，但该方面的损失保证了机器人的安全。　　4.分析了用热源替代气味源进行搜索实验的可行性。根据湍流环境以及弱感知搜索算法的特点，结合实验室条件和气味传感器研究现状，设计了一套多弱感知机器人实验平台。该平台由微型轮式热感移动机器人、主控PC以及通讯系统组成。其中，微型轮式热感移动机器人以KheperaIII型机器人为基础，加载了自行设计的温度感知系统。采用1类K型热电偶作为温度传感器，由热电偶采集的信号经放大滤波，输出到机器人扩展卡的12个模拟I/O端口。　　5.在室内变风向环境下，利用自行设计的实验平台，对多弱感知机器人单气味源搜索算法进行了物理模拟实验研究。从成功率和效率这两个方面对提出的多机器人单气味源搜索算法进行了实验与分析。实验结果验证了算法的有效性以及对定位误差的容忍性。