矿用挖掘机是指在露天矿山的开采作业中,执行挖掘和装载两大职能的挖掘机。现有矿用挖掘机的挖掘作业完全由人工操作,操作员在挖掘机外在环境感知、内在状态预估和挖掘决策控制等方面存在明显不足。对于智能矿用挖掘机的研究就是为解决这些问题而进行的。在智能矿用挖掘机研究中,作业环境感知是轨迹优化、运动控制、自主作业的前提和基础,是研究的重中之重。本文通过研究智能矿用挖掘机的作业环境感知系统,为智能矿用挖掘机实现作业环境感知和自主作业打下坚实的基础。本文的主要工作分为三个部分:（1）为实现智能挖掘机作业环境感知,本文根据作业环境的情况和挖掘机作业时的特点,研制了硬件平台来为环境感知提供基础的硬件支持。硬件平台包括多组激光雷达、工业相机、惯性测量单元和卫星定位设备。挖掘机工作环境夜间温度较低,挖掘机工作时的机械振动大,对硬件设备的工作有较大不利影响。本文搭建的硬件平台可靠性好、稳定性强、精度高,能够较好地适应作业环境的各种条件,在挖掘机作业时持续提供高质量高精度的点云、图像、姿态和位置信息。（2）为配合硬件平台工作,本文研发了软件平台来采集和存储不同硬件的数据并实现多种功能。软件平台可以实时融合点云和图像来生成彩色点云,也可以配准多个激光雷达扫描的不同坐标系下的点云。软件平台还包括环境感知功能,能够进行地面提取并识别挖掘机作业环境中的料堆和卡车,为挖掘机运动控制打下了坚实的基础。软件平台的显示部分可以实时显示数据采集和处理的结果,方便实时监测挖掘机的运行情况。（3）为了实现作业环境挖掘装载目标识别,本文提出了一种新的环境感知算法。环境感知算法包含两个部分:多层次地面提取和基于特征计算的挖掘装载目标识别。多层次地面提取使用了多层结构,通过局部形状分析、面性点法向分割和面性点位置分割逐步将地面提取出来,可以准确地去除地面。基于特征计算的挖掘装载目标识别在地面提取后进行,首先进行场景分割将提取地面后的点云分成多个片段。然后进行挖掘目标的提取,根据料堆的几何信息,从场景分割后的片段中提取出料堆点云,帮助挖掘机确定作业环境中料堆的位置。最后进行装载目标识别,根据实际的卡车特征,确定场景分割后的片段中的卡车目标。通过以上两个部分,挖掘机可以成功感知作业环境中的作业对象的位置,实现环境感知。