培育高产优质作物是解决粮食短缺最有效的方法,农作物的表型特征如高度、叶角度、植被覆盖面积、生物总量等参数是检验作物是否高产优质的重要依据,也是培育高产优质作物的关键步骤。快速、灵活、稳定有效地获取作物不同生长时期的不同表型性状对于培育高产优质作物具有重要意义。目前田间作物表型性状的获取手段多种多样,但其或者费时费力、或者成本高、或者主观性较大。本课题设计研发了一种田间作物表型检测平台,可实现高灵活度、快速、稳定有效地对田间作物表型信息进行采集。主要研究工作和结果如下:（1）平台总体结构和关键部件的设计与分析。基于田间复杂地形、农作物种植方式等的考虑,确立了以四轮独立驱动、独立转向行走方式为基础的的跨行式检测平台结构,并对平台关键部件进行了设计、校核以及仿真分析,仿真结果表明:平台在四轮着地情况下以3.6 km/h的速度移动时机架最大变形量为4.5 mm,在三轮着地情况下以3.6 km/h的速度移动时机架最大变形量为6.9 mm。（2）平台控制系统设计。确立了以西门子1200PLC作为主控制器,编写了平台的控制梯形图程序,主要包括人机交互程序、运动控制程序（包括原地转向、横向与斜向移动和阿克曼转向）和表型信息采集程序（包括导轨移动和传感器工作）。操作人员根据田间实际情况操作遥控器,PLC接收来自遥控器的信号并解析,控制平台实现不同运动模式的转换、移动以及图像采集作业。（3）平台田间试验。操纵平台进行四轮协同运动试验、直线行驶偏移率试验、续航时间试验和图像采集效率试验。结果表明,满电量下单次不间断作业可达6 h;进行四轮协同运动试验,结果显示车轮转速最大偏差率为1%,平台在水泥地面和田间直线行驶时平均偏移率分别为2.14%和2.57%,具有良好的移动稳定性;挂载RGB和热红外相机进行作物表型信息获取时,每小时可检测120个田间育种小区;在不同时间段,分别采集非暗室环境与暗室环境下棉花RGB图像,结果表明平台所采集RGB图像更加稳定;对暗室环境下棉花RGB图像、热红外和高光谱图像进行采集并分析,表明该平台所采集图像均质量良好且可获得有效信息。