机器人嗅觉系统是赋予机器感知、识别和解释环境中化学气味信息的仿生感知技术。它通过气体传感器阵列模拟生物嗅觉机制，将特定化学分子的浓度变化转化为可量化的电信号，再经模式识别算法实现气味分类与浓度测定。不同于传统气体检测仪的单一指标分析，这类系统具备复杂混合气味的多维解析能力，其核心在于传感器材料选择与机器学习算法的协同优化。
在智能家居、工业检测等场景中，机器人嗅觉系统正展现出独特价值。例如在食品质检领域，通过训练神经网络识别腐败气味特征，可实现对农产品新鲜度的非接触式评估；在安防应用中，结合深度学习的气味指纹库能准确识别危险化学品泄漏。当前技术难点在于传感器漂移补偿与跨环境泛化能力提升，这需要材料科学、信号处理与迁移学习等技术的交叉突破。