涂鸦运动子系统实现突破性创新！毫米级贴边+高智商清扫重新定义移动机器人

一、移动机器人的核心技术有多难？

在智能化浪潮推动下，可移动智能硬件系统的应用正从服务于家庭的清洁机器人，逐步扩展至工/商业服务领域。而要想实现这类系统在精细场景下的灵活应用，核心技术就在于能够实现自主移动与动态决策能力，对技术革新的要求不仅是多维度的融合，而且更复杂，比如：

需要通过激光雷达、视觉传感器与惯性导航模块，实现环境感知与 SLAM 实时定位；

基于深度学习与强化学习的路径规划算法，支持动态避障与最优路线决策；

高精度电机控制与低功耗能源管理，能够有效保障稳定续航与灵活运动；

5G、边缘计算等技术实现云端协同，赋予设备远程管理与自主进化能力。

可以说，可移动智能硬件系统正以【感知-决策-执行】的闭环能力重塑生产力边界。但由于技术难度的复杂性，传统硬件企业常面临双重困境：一方面需承担千万级研发投入与过长的开发周期，另一方面受限于因算法工程化能力薄弱导致的商业化进程迟滞。

二、涂鸦运动子系统的变革性创新

为突破行业共性技术瓶颈，涂鸦智能基于 TuyaOS 架构打造了运动控制子系统，帮助开发者降低移动智能硬件的开发门槛。它继承了 TuyaOS 的一系列优点，如强大的跨平台兼容、低代码开发硬件传感以及电机驱动等，不仅提高了开发效率，而且成功构建覆盖感知-决策-执行的全栈式机器人技术矩阵。开发者可直接进行一站式应用，目前已成功帮助各品牌客户实现多品类移动智能机器人的规模化落地。

该方案的最大优势就在于，涂鸦在最小芯片资源中，利用运动子系统的跨平台性能，实现了核心技术的突破，包括低成本的移动定位算法、规划算法、控制算法：

涂鸦在 SLAM 实时定位软件工程中做了创新改进，通过强化多线程并行计算能力，大大提升建图定位的核心算法性能，完美解决了低特征场景（如纯色墙面、重复结构空间等）的建图定位与重定位问题；

利用强化学习策略，涂鸦成功突破传统规则系统的局限，解决了难以泛化的各类复杂场景脱困问题；

改进并解决了最优覆盖路径规划问题。

最终经过实际应用后的可靠反复测验，搭载涂鸦运动子系统的移动机器人产品，在定位精度、任务完成率、能效比等关键算法性能指标上，较主流友商方案实现 10%~20% 的显著提升！

审核编辑 黄宇