烟羽不来，我走过去
在实验中，李吉功在天大校园地面上搁了一个家用加湿器，让它缓缓喷出酒精。李吉功的机器人要借助自己身上的气体传感器去摸索酒精气味源的位置。（机器人：宝宝心里苦，你又不让我喝酒，为什么要撩我？）
前面讲到，气味源就好比鸟羽的羽根。要追溯到羽根，就得先找到羽毛。人家机器人自己有脚（轮子），这点主观能动性还是有的，风吹得这么不羁，劳资干等着气味吹过来？合适吗？那得等哪年去！
主动出击不是问题，路线才是问题！想找到气味源，到底应该是怎么个走法？李吉功博士开发出了一种“流向随动Z字形烟羽发现方法”，能够让机器人在搜索区域内以折线路径移动，并根据当前的气流的流向（即风向）和有待搜索的区域面积大小判断是否偏转搜寻路线。
虽然这种“踱遍全场”的搜索方法看起来有点费力不讨好，但对移动机器人来说这已经是相对有效的方式了。只要在某个位置碰上烟羽，机器人就可以一扫苦寻不着的郁闷，马上开始“顺藤摸瓜”寻找源头。
迟钝的鼻子，要怎么闻？
在气流瞬息万变的室外环境中，要跟踪辛苦遇见的烟羽，没点福尔摩斯般的机智与推理可不行。研究者们常常利用算法将特定位置的气味浓度转化成两种判断：“哈哈哈我测到了气味！”和“嘤嘤嘤我啥都没闻着……”。这两者的分野，则常常被定为某个固定气味浓度阈值。
然而，就像你失恋过后也没那么容易调整心情重新开始一样，常用的气体传感器（金属氧化物半导体器件）在感测一次气味后恢复到0浓度所需的时间也比较长，往往需要十几秒甚至数十秒。气味浓度阈值一旦固定，机器人就懵逼了。比如这一秒的气味浓度已经比之前要小，提示机器人正在脱离烟羽，但浓度如果还是高于阈值，机器人就会觉得，嗯，我还是没走错。事实上却可能正在失去与烟羽的接触，错失跟踪到气味源的良机。
这种情况可一定要避免，怎么办？我们不定绝对值，我们测相对值不就得了！李吉功让机器人把这一时刻测得的气味浓度与前一段时间测得的气味浓度的滑动平均值相比较——只有在浓度相对上升的情况下，这一时刻才会被确定地判断为“测到气味”。在风速/风向仪的帮助之下，这样的算法设计能帮助机器人尽快找到蛛丝马迹，追踪到气味源所在。
能够定位气味源的移动机器人（云台摄像机在李吉功的研究中未被使用，机器人只能依赖自己的“鼻子”去寻找喷出酒精的气味源。） 图片来源：李吉功
顺藤摸瓜，找到气味源头
一旦测得气味，机器人就会开始根据最近一段时间的风速/风向信息计算气味从何而来，判断气味源最可能存在的区域，规划一条搜索路径并沿着该路径进发，并在路上根据当前的风向不断调整搜索路径，直到找到目标——或者找不到。这就是所谓的“顺藤摸瓜”式烟羽跟踪。
当整个搜索路径都查过一遍但却没有丝毫气味的消息，机器人就会意识到自己“跟丢”了烟羽。好在机器人就是比较洒脱，它们也不会像丢了玩具的小孩子一样急得掉眼泪，而是保持情绪稳定，立刻进入“烟羽再发现”模式，通过局部搜索，最终再次发现烟羽，回到跟踪烟羽的正轨。当然，如果不幸发生上述状况，到最终找到气味源所在的地方时，加湿器里的乙醇恐怕又少了许多。
不仅是找酒
三个大招放出来了，李吉功为移动机器人建立的气味源搜索方案也完工了。接下来的环节，就要看机器人争不争气了。他和同事把机器人搬到了天津大学的足球场上，开始了一遍又一遍的测试。由于在室外要“看天吃饭”，适合实验的机会有时并不多，一旦有好的时机，对机器人的优化就会持续进行。就是炎热的夏天，研究者也会从早上八九点做到下午四五点。但令人欣慰的是，大量的仿真和实物实验证实，机器人利用这套方案能够适应室外气流的快速变化，并能可靠地发现和跟踪烟羽，准确估计气味源所在的位置，最终确认气味源。
虽然在这些实验中，机器人闻来闻去闻的都只是普普通通的乙醇（还好机器人不会醉），但它所采用的搜寻方法将能够被应用到更多有实际应用价值的领域。无论是对日常生活中的火灾早期监测、有毒/有害气体的泄漏点查找，还是针对爆炸物的反恐侦察、深海喷发性矿产的勘探，在越来越多研究者的共同努力下，气味源定位机器人将代替专业人员或动物发挥更大的作用。当然了，如果你想在聚会中找出那个排毒气的家伙……也不是不可以啦！