Esta tesis aborda el problema de la detección, cuantificación y mapeo de sustancias olorosas empleando un robot móvil equipado con una nariz electrónica. En robótica móvil se emplean los sistemas de muestreo abierto (Open Sampling Systems - OSS), los cuales están caracterizados por introducir importantes fuentes de incertidumbre en las medidas de gases obtenidas. Estas fuentes de incertidumbre se deben principalmente a los mecanismos de dispersión de los gases y al comportamiento dinámico de los sensores de gas, los cuales complican en gran medida las tareas de detección de gases con robots móviles. En esta tesis se proponen contribuciones en tres sub-áreas de la robótica móvil olfativa. Referente a la detección de sustancias olorosas en OSS, y especialmente enfocando a paliar el problema de la lenta recuperación de los sensores basados en tecnología de óxido de metal (Metal Oxide Semiconductor - MOX), se proponen dos contribuciones: un nuevo diseño de nariz electrónica (Multi Chamber Electronic Nose - MCE-nose) y un enfoque basado en el modelado dinámico de estos sensores. Referente a la cuantificación de gases, se propone un novedoso enfoque probabilístico el cual permite la estimación de la concentración del gas junto con su incertidumbre asociada, algo imprescindible para aplicaciones de robótica olfativa. Finalmente, relacionado con el estudio de la distribución espacial de los gases, esta tesis contribuye con la propuesta de un método probabilístico para la generación de mapas de gas. Este novedoso método permite, por primera vez, considerar tanto los obstáculos presentes en el entorno, como el envejecimiento (factor temporal) de las medidas de gas.
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