TL;DR

이 레포지토리는 Raspberry Pi와 ROS2, 2D LiDAR를 활용해 사용자가 직접 부품을 소싱하여 조립할 수 있는 오픈소스 로봇청소기 설계 프로젝트이다. 핵심 동작 원리는 2D LiDAR 기반의 SLAM으로 실내 지도를 작성하고 Nav2를 통해 경로 계획 및 자율주행을 수행하며 하드웨어는 3D 프린트 가능한 섀시와 Raspberry Pi/ESP32 기반의 분산 제어 구조로 구성될 예정이다. 로컬 동작을 기본 정책으로 삼아 Home Assistant 통합을 제공하고 벤더 락인을 피하는 한편, 초기 v0 타깃은 최소 기능의 3D 프린트 섀시·시뮬레이션·수동 SLAM으로 설정되어 있어 완전한 빌드 문서와 BoM 검증이 완료되어야 실사용이 가능하다, 한계로는 LiDAR 터렛 아래 약 10cm 이하의 사각과 현재 디자인·문서가 RFC/초기 개발 단계라는 점이 남아 있다. 번들형 킷 구매 옵션은 제공 예정이며 모든 산출물은 오픈소스로 유지될 계획이다.

주요 기능

• 2D LiDAR로 실내 지도를 작성하고 ROS2 기반 Nav2로 자율주행을 구현한다
• Raspberry Pi와 ESP32/micro-ROS 조합으로 로컬 브링업과 펌웨어 통합을 지원한다
• 3D 프린터로 제작 가능한 섀시와 교체 가능한 브러시·먼지통 설계를 제공한다
• Home Assistant와의 로컬 통합으로 클라우드 없이 상태 확인 및 제어가 가능하다

어떻게 동작하는가

프로젝트는 2D LiDAR로 주변을 스캔해 ROS2 상에서 SLAM 및 위치추정 파이프라인을 구동하고 Nav2를 통해 경로 계획과 주행을 수행하는 구조를 목표로 한다. 하드웨어 측면에서는 Raspberry Pi를 메인 컴퓨터로 사용하고 필요 시 ESP32에 micro-ROS를 올려 저수준 센서·모터 제어를 분산시키는 아키텍처를 채택한다.

해결 문제

상용 로봇청소기의 폐쇄적 펌웨어와 클라우드 의존 문제를 해소하기 위해 사용자가 직접 부품을 조달해 로컬에서 동작하는 오픈소스 대안을 제공한다. 프로젝트는 3D 프린트 가능한 섀시와 ROS2 기반 소프트웨어 스택을 결합해 하드웨어·소프트웨어 전과정을 투명하게 유지한다. 이로써 벤더 락인 없이 자율주행 청소기 기능을 실험하고 개조할 수 있는 기반을 마련한다.

차별점

• 하드웨어 설계 파일부터 ROS2 패키지·펌웨어까지 오픈소스로 통합 제공하려는 점이 차별화 요소이다
• 로컬 동작을 기본 정책으로 삼아 클라우드 의존 없이 Home Assistant 연동을 통해 제어가 가능하도록 설계되어 있다
• 3D 프린트 가능 설계와 부품 직접 소싱 지향으로 상품형 레퍼런스보다 높은 가변성과 수리성을 제공한다

사용 사례

• 자체 제작형 홈 로봇 프로젝트로서 부품을 조달해 맞춤형 로봇청소기를 제작하는 용도이다
• ROS2 기반 자율주행과 SLAM 연구·학습용 플랫폼으로 시뮬레이션(URDF/Gazebo)과 실기구를 연계해 실험하는 용도이다
• Home Assistant 환경에서 로컬 기기 통합을 원하는 홈오토메이션 시스템의 구성요소로 활용하는 용도이다

시작하기

시작점은 레포지토리의 Bill of Materials(BOM.md)와 연결된 하드웨어 목록을 확인하고 부품을 확보하는 것이다. 소프트웨어 측면에서는 관련 서브레포(oomwoo-install, oomwoo_urdf)에서 ROS2와 URDF 시뮬레이션 환경을 준비해 Gazebo에서 초기 검증을 수행하면 된다. 빌드·설치 지침 및 상세한 Bringup 절차는 BUILD_INSTRUCTIONS.md와 추후 공개되는 BoM 검증 이후에 단계적으로 제공될 예정이다.

요구사항

• Raspberry Pi(권장 모델이 README에 명시되지 않음) 또는 동급 싱글보드 컴퓨터
• 2D LiDAR 센서(저가형 2D LiDAR 명시)
• 3D 프린터로 출력 가능한 섀시 부품 및 표준 전자부품(모터, 배터리, 컨트롤러)
• ROS2 및 Nav2 스택, Gazebo 시뮬레이션 환경
• ESP32 또는 유사 MCU와 micro-ROS 사용 시 관련 펌웨어 도구체인

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