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Photo von Heinz Wörn

Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Heinz Wörn

Professor im Ruhestand
Tel.: +49 721 608-44006
Fax: +49 721 608-47141
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Zur Person

Professor Wörn studierte Elektrotechnik an der Universität Stuttgart und promovierte dort am Institut für Werkzeugmaschinen mit seiner Arbeit zu dem Thema "Mehrprozessorsteuerungssystem für Werkzeugmaschinen mit standartisierten Schnittstellen". Im Anschluss arbeitete er bei KUKA Schweißanlagen und Roboter GmbH, wo er eine leitende Stellung in Forschung und Entwicklung inne hatte. Professor Wörn ist ein international anerkannter Experte für Roboter und Automation. Seine Erfahrung umfasst Roboteranwendungen, Robotersteuerungen und Sensoren für Roboter, sowie deren Programmmierung und Simulation. Seit 1997 leitet er das Institut für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik der Universität Karlsruhe als Professor für "Komplexe Systeme in Automation und Robotik".

Forschungsgebiete

  • Planung, Programmierung, Steuerung, Diagnose und Sensorsysteme für Industrieroboter
  • Autonome, mobile Roboter, Mikroroboter, Serviceroboter, Teleroboter, Autonome Fahrzeuge
  • Planung und Simulation von Anlagen und Fabriken
  • Roboter- und sensorgestützte Chirurgie
  • Mikromontage
  • Modellierung komplexer Systeme in Produktion und Medizin

Orientation in a Trail Network by Exploiting its Geometry for Swarm Robotics

AutorHeiko Hamann, Marc Szymanski and Heinz Wörn
Jahr2007
Veröffentlicht inIEEE Swarm Intelligence Symposium
EditorYuhui Shi and Marco Dorigo (Ed.)
KurzfassungTwo control algorithms for a swarm robot are presented that enable it to orientate itself by using information from the geometry of trail bifurcations within a trail network. The development of these algorithms was inspired by the behavior of Pharaoh\\'s ants as reported by Jackson et al. The performance of the robot is analyzed in a large number of embodied experiments with different bifurcation angles. The reactive behavior implemented by simple rules is sufficient to accomplish this task using a robot of limited capabilities. The frequency of correct reorientations is maximized when the trail bifurcation angle is 60 degrees, as found in natural networks.
Bibtex@article{ ipr_1170857161, author = "{Heiko Hamann and Marc Szymanski and Heinz W{{\"o}}rn}", title = "{Orientation in a Trail Network by Exploiting its Geometry for Swarm Robotics}", year = "2007", journal = "{IEEE Swarm Intelligence Symposium}", pages = "310--315", }
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