有害/有毒气体的泄漏会影响生态环境,同时也会给人类生活带来很多不便。尤其是在工业建设过程中,一些化学品的泄漏会造成爆炸、火灾等事故。在破坏周围环境的同时,也会造成严重的经济损失。故对气体泄漏源扩散过程中气体烟羽的发现、跟踪以及泄漏源定位研究具有重大意义。本文的主要工作是进行气体/气味泄漏源的搜寻工作,在总结先前专家研究成果的基础上进一步分析了气体泄漏的任务环境,在气体/气味源搜查工作中引入多传感器信息融合技术。本论文探讨的实质分为如下四个方面。首先,详细分析并对比了几种常见的烟羽模型,但由于在实验环境中很难控制风速和气味的分布情况,故采用CFD软件建立了一个接近真实环境的烟羽模型,在Gambit软件中建立了室内通风环境下的烟羽模型并网格划分,并且采用Fluent流体力学软件计算流体的运动过程。该实验环境在实际应用中具有真实性,对烟羽环境下进行泄漏源搜查的探讨有现实意义。针对上述仿真实验结果,分别分析了泄漏口直径的大小、障碍物的位置以及泄漏口的位置对室内通风环境下CO气体分子浓度分布的影响,结果表明,在扩散稳定时CO气体浓度分子会呈烟羽分布,在有阻碍的情况下会沿着障碍物堆积形成烟团。实验结果有利于快速地发现烟羽并找出疑似泄漏源的位置,增加搜寻效率。其次,在嗅觉传感方面,采用有源内腔式激光气体传感系统,该系统用于获取气体的种类与浓度信息,在视觉传感器方面,采用鱼眼镜头获取实验环境的全景信息,并且分析了履带式移动机器人动力学模型。然后,分别采用机器视觉、机器嗅觉、以及无线传感器的方法分别估计出泄漏源的位置,并将D-S证据理论应用于气体泄漏源判定的研究,通过Matlab仿真实验表明,证据理论能够有效地应用于气体/气味源的判定。最后,设计了一个新的用于移动机器人泄漏源搜索的搜索策略,该策略能一次性的完成烟羽的发现,跟踪以及定位的所有过程。Matlab的仿真实验表明该策略的有效性。