El control preciso de la trayectoria de la excavadora es la base para el desarrollo inteligente y no tripulado de las excavadoras. El proceso de operación de la excavadora requiere que múltiples actuadores cooperen para completar la acción de respuesta. Sin embargo, los métodos de control existentes para realizar un solo actuador de la excavadora ya no pueden satisfacer la demanda práctica. Con base en esto, se propone un algoritmo híbrido adaptativo de optimización por enjambre de partículas cuánticas (HAQPSO) para ajustar los parámetros del controlador proporcional integral derivativo (PID) con el fin de mejorar la precisión del control de trayectoria de los actuadores de la excavadora. Para aumentar la aleatorización de las partículas y la velocidad de búsqueda y evitar la convergencia local del QPSO, se combina el QPSO con mapeo caótico circular, operadores de mutación gaussiana y factores de ajuste adaptativo, mientras que la transformación lineal del coeficiente de contracción-expansión se mejora al modo de ajuste dinámico. A través del bloque de interfaz, se construye una plataforma de co-simulación para el sistema de excavadora sensible a la carga, y se llevan a cabo experimentos de trayectoria de múltiples acciones compuestas de actuadores. Los resultados de la simulación muestran que, en comparación con ZN-PID, PSO-PID y QPSO-PID, la precisión del error de trayectoria del brazo se mejora en un 26.59%, 32.95% y 9.44%, respectivamente, lo que demuestra la alta precisión de control del HAQPSO-PID en el control de la trayectoria de múltiples actuadores.