近几年来，国内挖掘机拥有量逐渐增大，以年均50%以上的速度快速增长，2005年我国的挖掘机产量突破4万台，预计今后5-10年，我国将成为世界上最大的挖掘机市场和产地。但在挖掘机施工过程中，存在的问题也是不容忽视的：(1)操作挖掘机作业的劳动强度大;(2)工作环境恶劣，有些环境甚至人类不便直接进入;(3)操作者必须进行长时间的培训才能完成高质量的作业。因此提高挖掘机的机电一体化程度，进而实现挖掘机的自动控制，无疑是解决上述问题最理想的方案。
值得庆幸的是，相关科学和技术的发展为挖掘机的机电一体化乃至自动化展现了广阔的前景。近10年来，高新技术不断引入，特别是现代电子技术、计算机技术、自动控制技术和传感器技术的快速发展，使挖掘机在控制效果、作业精度、人机工程等方面具备了非常大的提高空间;实现挖掘机局部操作控制的自动化甚至整机的完全自动化、智能化已成为可能，同时实现挖掘机的自动化也是进一步提高挖掘机作业能力和效率的需要。因此，国内外的挖掘机制造商及有关科研院所竞相投入大量资金、人力和物力，进行挖掘机高新技术的研究和开发，尤其是在挖掘机工作装置的运动运动控制上，该项研究作为挖掘机自动化控制的基础性研究，已逐渐成为各国研究的焦点之一。同时，液压挖掘机工作装置系统属于一种典型的工程机械复杂机电液系统，其机械结构参数的多变性，液压系统的高度非线性，以及整个系统存在大量不确定量(不确定参数及不确定的非线性模型)，都使得液压挖掘机工作装置的运动控制成为一项比较困难的工作。
1、国内外挖掘机工作装置运动控制的研究水平
长期以来，国内外许多学者对液压挖掘机工作装置的运动控制做了大量的理论研究和试验探索。这些工作可以分成两类：
(1)基于规则的挖掘机工作装置运动控制研究。
①浙江大学流体传动与控制实验室基于规则的挖掘机工作装置轨迹智能PID控制。
该实验室在对挖掘机工作装置进行控制时，采用工业界广泛应用的PID控制策略，并根据挖掘机工作装置特点，制定了多条规则，以对其进行有效控制。利用计算机实现上述控制算法，PID控制算法在其中断服务程序中实现，并在试验中以较高的精度跟踪了一个三角形轨迹。
②武汉科技大学设计的基于知识的挖掘机多模式综合轨迹跟踪控制系统。
其出发点是考虑到挖掘机器人的工作运动存在很强的非线性、不确定性和时变性，且其工况复杂，外界干扰大，难以建立精确的控制模型。若为了在精确的数学模型基础上，提高轨迹跟踪性能，则整个控制系统会变得较复杂，从而增加设备的初投资，影响系统的可靠性。该系统具有“砰――砰控制”、维持控制、非线性死区补偿控制和模糊PID参数自适应控制等模式，根据挖掘机在工作中轨迹跟踪的误差和误差变化率的反馈，系统基于知识，智能地选用合适的控制模式，实现平稳和高精度的轨迹跟踪控制。据其研究者试验声称，控制精度绝大多数在200mm以内，但也有少数时候为500mm。设备试支行显示，整个轨迹跟踪过程中挖掘机工作装置运动平稳光滑，基本不振动，铲斗末端运动速度为100mm/s。
③哈尔滨建筑大学提出的基于模糊算法的示教再现控制方法。
由熟练工人引导工作装置沿挖掘轨迹运动，并由计算机记录运动轨迹所对应的工作装置的位置信息，再由计算机控制重复前述运动轨迹。
④长春大学机械工程学院的模糊自适应PID控制方法。
该学院以DSP芯片TMS320LF2407A作为核心电控单元，采用模糊自适应PID控制算法，实现了挖掘机工作装置轨迹控制，具有较高的稳定性和精确性。通过自动操纵，减轻了驾驶员的作业强度，加快了施工进度。
⑤Carnegie Mellon大学(CMU)的自主装载系统(简称ALS)。
ALS是CMU机器人研究所历时4年的机器人项目，于1998年完成。其目的是利用机器学习理论研究自动化大型挖掘和装载过程的关键技术，包括传感器技术和软件实施算法，运动规划算法，控制系统以及仿真和可视化支持技术。试验挖掘机是卡特的25t斗容1.5m3机器，每次装载完成一个工作循环。测控硬件包括角度、压力传感器、PD控制器，所有计算都在装有VxWorks操作系统的嵌入式计算机上进行，并通过无线互联网将相关数据传送到工作站。实验结果表明，使用该系统在不同的情况下装满一卡车仅需15-16s，而熟练的操作手需要2min，因此该系统适合于连续重复挖掘装载的工况。
⑥Arizona大学基于模糊逻辑控制策略的自主挖掘控制研究。
Arizona大学的高级采矿实验室提出：由于传感器信息诸如力/力矩数据的非结构性，而且受挖掘土壤的作用影响较大，难以建立精确的铲斗-土壤作用模型，因此常规控制策略有不足之处。该实验室采用模糊逻辑控制策略和有限状态机器模型对挖掘机的自主挖掘进行了研究，将挖掘目标划分成若干任务，将每个任务划分成若干行为，再将各个行为划分成多个动作。
(2)基于模型的挖掘机工作装置运动控制研究。
该种方法的基本思想是：对挖掘机工作装置及其液压系统建立数学模型，
