挖掘机作为功能典型、适应性强的工程机械之一,在道路工程、农田水利以及现代化军事工程等领域发挥着重大作用。但随着现代电子技术、自动控制技术以及人工智能等技术的飞速发展,传统挖掘机智能化、信息化不足的问题引起广泛关注。开展挖掘机智能化研究,提高挖掘机信息化水平,能进一步拓宽挖掘机的应用领域,降低施工人员劳动强度,对社会基础设施建设与工程机械自动化发展具有重要而深远的意义。本研究针对当前挖掘机施工现场存在的问题,开展了挖掘机智能施工监控与管理系统关键技术研究。本研究的创新性研究成果主要包括以下几个方面:（1）针对现场施工时,挖掘机施工路径规划过度依靠技术员经验的问题,提出基于图论+群智能融合算法的挖掘机施工路径规划方法。对单台挖掘机和多台挖掘机两种不同的施工场景分别建立优化模型,然后通过图论方法抽象施工图的拓扑结构,最后结合图论与群智能融合算法完成单机路径规划和多机施工区域划分。（2）针对当前挖掘机施工过程中,施工质量检测困难且实时性差,导致施工效率低下的问题,提出一种基于多传感器融合的挖掘机施工位置与高程在线软测量方法。将多传感器信息融合技术与挖掘机自身机械结构特点相结合,建立挖掘机三维施工模型,完成挖掘机施工位置与高程的在线软测量,采用SVR（Support Vector Regression,支持向量回归）方法对因机械参数测量和传感器精度所引入的系统误差进行校准。（3）针对当前挖掘机施工过程中,因缺乏施工姿态监管,导致施工安全性难以保障的问题,在建立挖掘机施工姿态表征方法的基础上,将GBLMNN（Gradient Boosted Large Margin Nearest Neighbors,梯度上升的大间隔最近邻）度量学习算法和SVM（Support Vector Machine,支持向量机）算法相结合,提出一种HMLHS（Hybrid of Metric Learning and Hyperparameter Optimized SVM）挖掘机施工姿态识别算法。采用基于粒子群的网格搜索算法（PSO-based Grid Search,PGS）解决SVM超参数敏感的问题。进一步地,结合相关施工标准完成挖掘机施工姿态的识别与分类。