无人挖机技术主要包括以下几个方面：
环境感知与高精度定位 ：利用激光雷达（LiDAR）、相机、超声波传感器等多种传感器进行环境感知，创建三维地图并识别障碍物。
采用全球导航卫星系统（GNSS）和实时动态差分（RTK）技术实现厘米级甚至毫米级的定位精度。
智能决策与运动控制 ：基于机器学习算法和预编程的任务规划，自动选择最优路径和工作模式，完成预定的施工任务。
精确控制挖斗、臂架等部件的动作，确保每个动作都能达到预期效果。
远程监控与操控 ：支持通过无线通信网络进行远程监控和紧急情况下的人工介入。
驾驶室内无需司机，无人挖掘机即可顺利完成自主避障行走、自动装车卸车、回退挖沟等既定施工任务。
多传感器融合与感知系统 ：激光雷达（LiDAR）用于构建三维点云地图，帮助机器理解其所在的空间布局，并检测潜在的障碍物。
视觉系统包括彩色和黑白相机，用于捕捉施工现场的图像信息，辅助目标识别和姿态估计。
惯性测量单元（IMU）提供加速度和角速度数据，结合其他传感器信息，确保机器在复杂地形上的稳定运行。
超声波传感器主要用于近距离避障，特别是在狭窄空间内操作时提供额外的安全保障。
路径规划与避障 ：结合A*、Dijkstra等搜索算法规划最优行驶路线，同时使用人工势场法等方法避开障碍物。
实时感知周围环境变化，预测潜在碰撞风险，并采取规避措施。
自适应控制算法 ： 基于反馈机制自动调节液压系统的压力、速度等参数，保证最佳性能的同时避免过载或损坏。 AI核心算法 ： 融合三维环境感知、实时运动规划、鲁棒运动控制为核心的AI算法，能够实现高精度、高安全性、低成本无人化作业。
