論文の概要: Coverage Planning for Robotic Tooth Preparation in Densely Constrained Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.24155v1
- Date: Tue, 25 Aug 2026 07:16:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.855885
- Title: Coverage Planning for Robotic Tooth Preparation in Densely Constrained Environments
- Title（参考訳）: 厳密な拘束環境下におけるロボット歯の被覆計画
- Authors: Yunwen Li, Chen Chen, Xiangjie Yan, Chang Shu, Jianxia Hou, Shiji Song, Xiang Li,
- Abstract要約: 歯の補綴は、歯の修復に最適な基質を作るために、歯の構造を制御して除去することを指す。
本稿では,自律歯列作成のための新しいロボットシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.46325803593197
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tooth preparation refers to the controlled removal of tooth structure to create an optimal substrate for fixed restorations and is a core procedure in restorative dentistry. Automating this task is particularly challenging for robots because the dental bur must operate within a densely constrained intraoral workspace, where even sub-millimeter deviations can compromise outcomes or damage adjacent structures. This paper presents a novel robotic system for autonomous full-crown tooth preparation. The proposed framework includes: 1) an anatomy-aware toolpath planning algorithm that conforms precisely to a technician-designed preparation model while protecting adjacent teeth, and 2) a clearance-oriented end-effector yaw assignment strategy that allows intraoral access while reducing the risk of soft-tissue interference. Together, these features enable the robot to accurately mill the irregular tooth surface with an average geometric deviation of 0.117 mm (RMSE), achieving both restoration quality and clinical safety. A series of simulations and phantom-head experiments validate the system's feasibility and effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 歯の支台築造は、歯の修復に最適な基質を作るために、歯の構造を制御して除去することであり、修復歯科における中核的な処置である。
このタスクの自動化は、歯科用バーが密集した口腔内作業空間内で動作しなければならないため、ロボットにとって特に困難である。
本稿では,自律歯列作成のための新しいロボットシステムを提案する。
提案するフレームワークには以下のものがある。
1)隣り合う歯を保護しながら、技術者が設計した準備モデルに正確に適合する解剖学的ツールパス計画アルゴリズム
2)軟部組織干渉のリスクを低減しつつ,口腔内アクセスを可能にするクリアランス指向のエンドエフェクターヨー割り当て戦略。
これらの特徴により、ロボットは不規則な歯面を平均視差0.117mm(RMSE)で正確に削り、修復品質と臨床安全性の両方を達成することができる。
一連のシミュレーションとファントムヘッド実験は、システムの実現可能性と有効性を検証する。
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