你一定大概率梳过头发，但你想过这个动作有多复杂吗？（doge）
每根头发可能方向各异、软硬不一，就连最简单的梳直这件事，也需要手腕的力度控制和方向把握。这些对人类来说再平常不过的小事,对机器人来说并不容易。
不过最近,日本东京大学JSK实验室的研究团队找到了突破口——他们开发出一套基于AI的美发机器人系统，在精准控制和还原发型方面取得了较为显著的进步。
▍机器人如何掌握梳头密码？发根是关键
这套系统最大的亮点在于创新性提出了“发根中心路径规划”的概念。和传统方法不同，它首先会识别每根头发的发根位置，然后基于目标发型图片，为每根头发规划出一条最优的梳理路径。
系统的工作流程非常容易理解：首先通过图像对比当前发型和目标发型的差异，生成一张发丝方向差异热力图；接着锁定需要调整的头发，并为每根头发规划出从发根到发梢的精确梳理轨迹；最后将这些二维轨迹转化为机器人可执行的三维动作路径。
在目标发型比对阶段，系统使用MediaPipe进行面部对齐，确保目标发型图片能够准确映射到当前头型上。随后，通过形态学腐蚀处理（使用大小为15的结构元素）对头发区域进行精细化处理，有效降低了边缘噪声的影响。
研究团队借助深度学习技术HairStep来提取头发走向，确保系统能精准捕捉到每根头发的朝向。这种基于发根的路径规划方式，让机器人能更好地控制头发，实现更精准的造型效果。
在发根中心梳理路径的生成机制中，系统会首先提取需要调整的头发，确定其发根位置。随后，使用DBSCAN聚类算法，根据空间位置和方向特征，将目标发型中的头发分成不同簇。通过选择最大簇的平均方向作为参考，系统能够生成最优的梳理路径。
▍真实战力测试：新系统梳头整体性能提升
为了验证系统的实际效果，研究团队用myCobot 280 M5机器人搭配软毛梳进行了大量测试。实验对象是一个装配了硬质假发的人体模型头。
为确保实验的科学性，每次测试前都会对假发喷水处理，并从上至下统一梳理，建立稳定的初始状态。
实验结果如下：
新开发的AI美发机器人系统在发型还原测试中表现出色，其方向差异均值仅为0.4877弧度，且标准差较小（0.1101弧度），说明系统性能稳定。相比之下，传统随机采样方法的方向差异均值较大（0.7255弧度），且标准差也稍高（0.1336弧度）。因此，新系统在整体性能上提升了32.8%，能够更精准地还原目标发型。
更值得关注的是系统的收敛性能。通过迭代曲线可以清晰看到，基于发根中心路径规划的新方法能够快速稳定地向目标发型靠拢，而传统随机方法则表现出明显的波动性。
该系统最引人注目的是其实际应用能力。研究团队成功展示了系统在多种发型上的适应性，包括自然垂落、5:5分线和7:3分线等不同造型。尤其在5:5分线发型的还原测试中，系统展现出更好的表现力。
通过热力图可视化结果显示，最终造型与目标发型的方向差异主要集中在蓝色区域，这意味着绝大部分区域都达到了极高的还原度。系统不仅能准确识别发型特征，还能精准执行梳理动作，真正实现了”看图造型”。
值得一提的是，系统采用了基于RANSAC算法的姿态计算方法，能够准确估算机器人末端执行器的Z轴方向。这种精确的空间定位能力，让机器人能更好地适应头部的曲面结构，确保梳理动作的精准性。
▍机器人美发师的进化之路还差哪几步？
虽然取得了突破性进展，但研究团队也坦承系统仍存在一些待优化的空间。比如，目前的刷子力度控制还相对简单，未来可以引入实时反馈机制，根据头发的响应动态调整刷子力度和方向。
此外，系统在处理后梳等不在单一视角可见的发型时还存在局限。这提示未来需要开发更复杂的3D几何结构感知能力，让系统能更全面地理解和处理各种复杂发型。
研究团队还提到，仅靠梳理这一动作难以实现某些复杂造型。未来可能需要集成喷水、定型等辅助工具，进一步拓展系统的造型能力范围。
或许随着技术的不断完善，未来“机器人美发师”会成为现实，为我们的美容美发体验带来改变。
团队表示，下一步他们将着重解决实时反馈、3D路径规划等关键技术难点，进一步提升系统的实用性和适应性。这项突破性的研究成果已经发表在arXiv预印本平台上，引发了学术界的关注。
此外，看似简单的梳头动作，折射出机器人柔性操作领域的诸多技术挑战。这个研究不仅提供了一种新的思路，也为工业机器人处理柔性物体提供了可借鉴的技术范式。未来，随着传感器、算法和控制技术的进步，这套方案或许会在更多领域有所突破。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2501.10991
（文：机器人大讲堂）