在育种过程中,植物表型信息是育种科研人员筛选优良品种的重要判断依据。传统以人工方式进行田间作物表型信息收集,工作强度大、成本高、效率低,严重制约种质创新和改良的速度,亟需研发植物表型信息自动化采集平台进行作物表型信息的高通量、自动化快速检测。本研究针对现有轨道型大田表型检测大型自动化系统成本高、结构复杂、维护费高、灵活性差,现有固定结构移动表型检测机器人难以适应不同行间距作物的表型检测,设计一款面向大田的高通量变结构作物表型检测移动机器人,论文研究的主要内容包括:（1）机器人机械结构设计及优化。首先根据大田豆谷类作物的行距范围及作物高度,采用模块化的设计方法设计了变结构作物表型检测移动机器人,包括变结构、转向、车身框架等模块,并通过ANSYS进行了机器人的结构参数优化。根据机器人转向、驱动的动力需求,分别优选了机器人的转向电机和驱动电机。（2）移动机器人运动学及姿态分析。首先采用D-H法建立机器人单个变结构与转向装置的运动学方程,并对其进行运动学正解、逆解计算。再根据移动机器人四轮全向驱动的特点,进行转向方式的运动学分析。最后针对机器人在田间复杂地面行驶时的姿态变化,对驱动轮末端进行姿态分析,给出机器人变结构参数时的末端姿态向量表达式,为机器人的控制提供理论依据。（3）移动机器人测控系统设计。包括硬件和软件系统的设计,其中硬件系统又包括主控器模块、电源系统模块、通讯模块及各驱动模块的电路设计。软件系统设计采用统一的Modbus通讯协议,并基于MATLAB软件平台,研发机器人上位机测控软件,基于Keil平台设计对下位机的控制程序,实现对机器人的协调控制。（4）移动机器人视觉导航研究。包括深度视觉导航算法与图像序列导航算法的研究,其中深度视觉导航算法采用边缘检测识别作物轮廓,提取作物轮廓中心点,拟合成导航直线,得出导航角。图像序列导航算法基于连续视觉图像进行特征提取与匹配,得出机器人的相对移动距离及偏移角度。（5）变结构移动机器人试验及性能测试。研制变结构表型检测移动机器人样机,并对机器人基本运动性能及视觉导航算法进行实验验证,结果表明:研制的表型检测机器人结构稳定,视觉导航算法最大误差8.3cm,平均误差4.13cm。验证了变结构作物表型检测移动机器人设计方案的合理性。