本课题主要是对挖掘机器人工作装置的运动控制问题进行研究,提出一种轨迹规划以及轨迹控制方法,实现工作装置各关节对期望运动轨迹的有效跟踪。本文以实现智能挖掘机的自主挖掘为目的,对其工作装置运动学、动力学和液压系统进行建模,通过寻优算法进行轨迹规划,利用先进的多变量PIDNN解耦控制算法进行轨迹跟踪控制。具体工作主要涉及以下几方面：论述了国内外挖掘机自动化技术的研究现状,指出了挖掘机智能控制系统的组成以及要实现其自主挖掘所需要解决的问题。建立带载工况下挖掘机工作装置的运动学和动力学数学模型,并通过ADAMS软件分析了工作装置的动力学特性,得出了仿真结果。建立挖掘机工作装置液压系统建模,着重分析一泵两缸系统中存在的流量非线性特性和流量耦合特性,揭示了工作装置各关节间协调运动特性较差的原因,为控制算法的提出提供了依据。运用多种寻优算法对设定的挖掘任务依次进行任务分解、路径规划和轨迹规划,生成工作装置各关节运动所对应的轨迹序列；并运用MATLAB软件编写了轨迹规划程序,验证了轨迹规划算法的有效性和可行性。运用多变量PID神经网络解耦控制算法较好的解决了挖掘机液压系统中存在的非线性和强耦合问题,实现了自主挖掘轨迹的跟踪控制；并对不同工况下的轨迹跟踪控制进行了联合仿真,在挖掘工况下的仿真结果为：动臂、斗杆以及铲斗关节对目标轨迹跟踪误差的最大值分别小于8。、11。和12。,齿尖跟踪误差小于10cm,仿真表明该控制算法能实现工作装置对规划轨迹的有效跟踪。搭建自主挖掘实验平台,并进行工作装置轨迹跟踪控制对比实验,在实际挖掘工况下,动臂、斗杆以及铲斗关节对目标轨迹跟踪误差的最大值分别小于8。、9。和18。,齿尖跟踪误差小于15cm,结果表明本文所提的控制算法对不同工况下的自主挖掘轨迹控制均达到了良好的效果,验证了智能控制算法的有效性和可行性。