连扫地机器人都开源了？OOMWOO 从硬件、ROS 2 到导航全部开放

平时看到的扫地机器人，基本都是一个相对封闭的消费电子产品。

外壳、电机、传感器、导航算法、控制软件都已经由厂商做好，普通用户最多就是刷个固件、接入 Home Assistant。

但 GitHub 上有一个项目走得更彻底：

从机器结构、传感器、主控，到 ROS 2、SLAM、导航和控制软件，准备重新开源做一台扫地机器人。

它叫 OOMWOO。

项目目前还处于早期开发阶段，不过已经可以先在 Gazebo 里运行一台虚拟扫地机器人，体验建图、导航、传感器和清扫等能力。

一、不是刷固件，而是准备从零做一台扫地机器人

OOMWOO 的目标是一台：

开源、可组装、可修改、本地运行的家用扫地机器人。

整体技术路线大致包括：

3D 打印结构 → 电机与传感器 → Raspberry Pi / ESP32 → ROS 2 → SLAM → Nav2 → 清扫与回充

和很多基于现有商业扫地机器人进行破解或刷固件的项目不同，OOMWOO 希望把整台机器本身都拆开放出来。

目前规划中的模块包括：

方向	主要内容
机械结构	外壳、底盘、尘盒、驱动轮、边刷等
主控	Raspberry Pi 等计算平台
底层控制	Arduino、ESP32
机器人框架	ROS 2
环境感知	2D LiDAR、ToF、摄像头、IMU、碰撞传感器
建图定位	SLAM
导航	Nav2
清扫	覆盖路径、避障、碰撞恢复
智能家居	Home Assistant
仿真	Gazebo + RViz

它的思路更像一个完整的机器人开源工程，而不只是开放其中某一部分代码。

传感器也比较完整

目前官方仿真模型中已经包含：

• 360° 2D LiDAR；

• 两侧测距传感器；

• 前置多区域 ToF；

• 双目摄像头；

• IMU；

• 前方碰撞传感器。

这些传感器数据都可以通过 ROS 2 Topic 获取。

因此开发者可以基于这些数据自己实现：

避障、定位、路径规划、目标识别甚至新的清扫策略。

二、现在没有机器人，也可以先在电脑里跑

OOMWOO 当前比较适合开发者体验的，其实不是“立刻买零件组一台”，而是它提供的 ROS 2 + Gazebo 仿真环境。

通过 Docker 就可以先运行虚拟机器人。

基本流程可以理解为：

启动 Gazebo → 加载机器人 → 控制移动 → SLAM 建图 → Nav2 导航

在仿真环境中，可以直接测试：

• 键盘遥控；

• LiDAR 扫描；

• SLAM 建图；

• Nav2 路径规划；

• 碰撞传感器；

• ToF；

• 摄像头；

• IMU；

• 清扫覆盖率。

也就是说，即使没有真正的电机、LiDAR 和 Raspberry Pi，也可以先把机器人软件部分跑起来。

对于想学习 ROS 2 的开发者来说，这一点比较友好。

技术栈也很典型

方向	技术
机器人框架	ROS 2
仿真	Gazebo
可视化	RViz
建图	SLAM
导航	Nav2
主控规划	Raspberry Pi
MCU	ESP32 / Arduino
激光雷达	2D LiDAR
深度感知	ToF / Stereo Camera
开发环境	Docker
智能家居	Home Assistant

从这个项目里，其实可以看到一台现代扫地机器人背后的基本技术结构：

感知 → 定位 → 建图 → 规划 → 控制 → 清扫

这也是它比单纯一个硬件 DIY 项目更有意思的地方。

三、现在还不能直接照着造，但值得关注

需要注意的是，OOMWOO 目前还不是一个成熟的“开源扫地机器人套件”。

现阶段更适合理解成：

正在由社区逐步完成的开放式扫地机器人项目。

项目还有不少能力正在建设中，包括：

• 完整 3D 打印文件；

• PCB；

• 固件；

• App；

• 回充；

• 清扫策略；

• 实体机器人完整组装教程。

而且仿真能够正常导航，并不意味着实体机器人马上就能达到商业产品的水平。

真正落到现实环境以后，还会遇到：

地毯、线缆、低矮家具、宠物、电池续航、电机控制、吸力、定位漂移以及传感器噪声

等一系列问题。

所以如果只是想买一台扫地机器人使用，现成商业产品显然更加省事。

但如果你感兴趣的是：

• ROS 2；

• SLAM；

• Nav2；

• 机器人导航；

• 3D 打印；

• ESP32；

• LiDAR；

• Home Assistant；

• 自制机器人；

那么这个项目就很值得看看。

它最有意思的地方，并不是“现在已经造出了一台比商业产品更好的扫地机器人”。

而是：

原本完全封闭的一件家电，也开始被拆成硬件、软件、算法和接口，变成一个任何开发者都可以参与的开源工程。

🔗 项目地址

OOMWOO GitHub

https://github.com/makerspet/oomwoo

仿真与安装

https://github.com/makerspet/oomwoo-install

官方教程

https://makerspet.com/learn/

项目目前仍处于持续开发阶段，功能、硬件方案和安装方式都可能继续变化，实际情况建议以官方仓库和文档为准。

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