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针对石化行业在生产、加工、运输、存储和使用环节对可燃和毒性气体泄漏的同时高效检测的迫切需求，将激光传感器、检测技术、无人机导航和控制、计算机编程等多种技术融合，利用仪器科学与技术、控制科学与工程、人工智能和机械工程等多个学科交叉的优势，建立基于无人飞行平台的高灵敏的稳健的危险气体遥测体系，最终实现轻/小型UAV机载激光传感器的危险气体遥测及源定位，为新一代的智能化机器嗅觉开辟了新的研究方向。 解决的关键技术包括： 1.甲烷和硫化氢两种气体的同时高灵敏远距离遥测技术：通过双半导体激光器的高速时分复用覆盖CH4和H2S的强吸收谱线；通过使用波长调制光谱免标定测量方法，可以修正大气压强波动对测量的影响，并且避免因不同测量距离和不同表面对激光反射率的不同造成的光强波动的影响；利用变调制幅度技术，在激光器的一个扫描周期内，针对CH4和H2S不同的半高半宽设置不同的调制幅度，使得二者同时满足最优调制，提高检测的灵敏度；将波长调制与主动激光外差光谱结合，提高检测信噪比1个数量级以上，可将遥测距离拓宽到百米量级；利用参数优化的Kalman滤波方法将传感器的输出波动降低到2/3以上，大大提高测量精度。 2.单端式传感器的小型化、轻量化设计：通过使用光纤耦合式设计，配合使用Grin lens准直手段，减轻重量和体积；使用自制的小型化光电探测器电路，其体积和质量比商用的探测器减小5倍；传感器壳体使用铝金属加工（对精度有严格要求的部分）和3D塑料打印（对精度无严格要求的部分），也有助于传感器质量的减轻；采用超薄的树脂菲涅尔透镜作为接收窗口，大大降低了质量。 3.不同颜色、尺寸、形状的管道目标物的快速精确识别技术：将国家标准规定的不同规格型号的管道图片进行整理，同时对实验室中验证实验布置的管道和石油储罐区现场的各种气体管道进行图像采集，形成大量管道图像数据集，建立深度学习的CNN模型进行训练，利用训练好的模型可实现可以实现管道目标物的快速精确识别。 4.气体泄漏点的精准定位技术：按发现羽流-重建羽流-泄漏源定位的研究思路，利用UAV万向盘的优势，带动激光遥测传感器在不同位置、不同角度扫描得到气体羽流的分布信息，结合气体扩散模型，可以得到气体浓度梯度的空间变化信息，从而可准确对泄漏点进行定位。