La planificación de trayectorias juega un papel crucial en el logro de operaciones de excavadoras no tripuladas. La calidad de los resultados de planificación de trayectorias depende en gran medida del nivel de reglas extraídas de objetos como escenas y objetivos de optimización, utilizando métodos teóricos tradicionales. Para abordar este problema, este estudio se centra en operadores profesionales y emplea métodos de aprendizaje automático para la planificación de trayectorias laborales, obteniendo así trayectorias planificadas que exhiben características excelentes similares a las de los operadores profesionales. Bajo condiciones de trabajo típicas, se realiza la recopilación y análisis de datos sobre las trayectorias laborales de los operadores profesionales, extrayendo puntos clave. Luego se utiliza el aprendizaje automático para entrenar modelos bajo diferentes parámetros con el fin de obtener el modelo óptimo. Para garantizar muestras suficientes para el entrenamiento de aprendizaje automático, se emplea el método de arranque para expandir adecuadamente el tamaño de la muestra. En comparación con el método tradicional de curva spline, las trayectorias generadas por los modelos de aprendizaje automático reducen las velocidades máximas del brazo de la excavadora, el brazo del cucharón, la cuchara y la articulación de giro en 8,64 deg/s, 10,24 deg/s, 18,33 deg/s y 1,6 deg/s, respectivamente; además, el error no supera los 2,99 deg en comparación con las curvas trazadas por operadores profesionales; y, finalmente, las trayectorias generadas por este modelo son continuamente diferenciables sin discontinuidades de posición o velocidad, y su rendimiento general supera al de aquellas generadas por el método tradicional de curva spline. Este trabajo propone un método de generación de trayectorias que combina operadores excelentes con aprendizaje automático y establece un modelo de planificación de trayectorias basado en aprendizaje automático que elimina la necesidad de establecer manualmente reglas complejas. Es aplicable a la planificación de rutas de movimiento en diversas condiciones de trabajo de excavadoras no tripuladas.