在农业生产中，作物生长监测是一个非常重要的环节。对作物生长的过程进行观察和监测，可在作物生长过程中及时采取相应的措施，从而提高作物产量和质量。但目前作物监测自动化程度低，无法搭载多种传感器，检测效率低。基于此问题，本文使用履带式底盘作为移动平台，搭载多自由度机械臂进行调查作业，该机器人框架使用ROS系统进行搭建，利用RTK/GNSS、激光雷达进行路径规划与避障，并且搭载高光谱相机、高精度相机、激光扫描系统进行巡检作业，该系统能够采集植物光谱图像、RGB图像与植被点云模型，并进行在线分析，得到植物的生长状态。该系统在自然环境下能够自主采样，成像精度高，能够获得多种数据源进行评估，具有一定的研究意义。

近年来，机器人在各领域得到了广泛应用，果园巡检机器人需要具备自主导航、自主路径规划、环境感知和识别等功能，而多传感器融合技术可以实现机器人对周围环境的全方位感知和识别，从而提高机器人的自主性和智能化水平。应用激光SLAM等相关技术，机器人不仅能够识别果园环境，并进行自主导航，还能够获取树冠信息，包括树冠体积，冠高，胸径等参数，进而观测到了果树的生长状况，代替果农完成了果园的采摘与检测工作。

因此，该研究不仅可以提高果园的资源管理和利用效率，同时可以构建环境地图，获取农作物的生长状态，促进3D建模技术在生态学和植物园领域的应用。