田间智能巡检机器人是支撑大田作物精准田间管理、智慧农业发展的核心装备，依托自主导航、多传感器融合、多模态感知技术，可有效解决大田作物田间管理中人工巡检效率低、长势监测不精准、冠层下信息难以获取等突出难题，在作物表型研究、精准农业、智慧农业等领域具有重要应用价值。针对我国玉米田间管理的实际需求，搭载多传感器融合系统的田间智能巡检机器人，可实现大田环境下全维度作物表型信息的高效、精准获取，为作物长势监测、田间管理决策提供核心数据支撑。围绕大田环境巡检机器人关键技术开展系统攻关，依托自主导航、多传感器融合、多模态感知技术，开展大田巡检机器人关键技术理论研究、产品研发与技术模式构建。通过设计激光 - 视觉 - 惯性多传感器融合的位姿估计方法，突破单一传感器的性能瓶颈，大幅提升巡检机器人自主导航的精度与鲁棒性，适配大田复杂非结构化环境；同时集成 RGB 相机、光谱仪、热成像仪、荧光成像仪、环境传感器、3D 激光雷达与深度相机等多类传感器，构建多模态表型数据融合与智能解析系统，实现多传感器数据同步采集，高效获取大田作物侧部和内部表型指标（如茎粗、茎叶夹角、环境信息等），解决了传统监测难以获取冠层下信息的难题。目前该成果已形成完整的技术体系与产品原型，可广泛应用于各类大田作物的田间巡检、长势监测、表型研究等场景，为精准农业田间管理、智慧农业发展提供了高性能、智能化的核心装备支撑，具有广阔的推广应用前景。