机器人辅助自适应控制增强牙科钻削力稳定性

牙齿钻削是一项基本的牙科操作，但牙釉质和牙本质变化的机械特性使得机器人系统难以维持恒定的钻削力。力的波动会增加组织损伤的风险。本研究比较了位置控制机器人手臂的四种控制策略，以确定在可变牙齿硬度下进行恒力牙科钻削的最佳方法。使用配备六轴力传感器的位置控制手臂进行了两项实验：(1) 静态牙齿恒力跟踪和 (2) 动态牙齿钻削。目标力设定为5 N。测试的四种控制策略为：原始运动控制 (OM)、TCP/CAN 直驱运动控制 (TDDM)、自然对数函数外推控制 (NLFE) 和力自适应模型预测嵌入式控制 (FAME)。使用动态响应指标（上升时间、稳定时间、超调量）和稳态稳定性指标（均方根误差、平均绝对误差、峰-峰力波动）评估性能。所有四种策略都实现了基本的力跟踪能力；然而，它们的稳定性和抗干扰能力存在显著差异。在静态测试中，FAME 表现出最佳的稳定性，具有最小的超调量 (13.28%) 以及均方根误差与平均绝对误差之间最小的差值，表明其力输出平衡。在存在振动干扰的动态钻削条件下，FAME 实现了最短的上升时间 (0.76 s)，并在收敛后将力维持在预定义的临床容差范围 (5 ± 1.1 N) 内。相比之下，OM 和 NLFE 具有较大的振荡，而 TDDM 则频繁波动。总体而言，FAME 在静态和动态牙齿钻削中均表现出最佳的稳定性、收敛性和抗干扰能力。该方法增强了在变化牙齿硬度下的恒力控制，使其成为安全、精确的机器人牙科手术的一个有前景的解决方案。FAME 可以提高机器人牙科钻削过程中的力稳定性，从而减少力波动，支持未来更安全的临床应用。