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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

Tactile Sensing for an Anthropomorphic Robotic Hand: Hardware and Signal Processing

AutorDirk Göger, Nicolas Gorges, Heinz Wörn
Jahr2009
Veröffentlicht inIEEE International Conference on Robotics and Automation, May 12 - 17, 2009, Kobe, Japan
KurzfassungIn this paper, a tactile sensing system for an anthropomorphic robot hand is presented. The tactile sensing system is designed as a construction kit making it very versatile. The sensor data preprocessing is embedded into the hand's hardware structure and is fully integrated. The sensor system is able to gather tactile pressure profiles and to measure vibrations in the sensor's cover. Additionally to the introduction of the hardware, the signal processing and the classification of the acquired sensor data will be explained in detail. These algorithms make the tactile sensing system capable to detect contact points, to classify contact patterns and to detect slip conditions during object manipulation and grasping.
Bibtex@inproceedings{ ipr_1170857278, author = "{Dirk G{{\"o}}ger and Nicolas Gorges and Heinz W{{\"o}}rn}", title = "{Tactile Sensing for an Anthropomorphic Robotic Hand: Hardware and Signal Processing}", year = "2009", booktitle = "{IEEE International Conference on Robotics and Automation, May 12 - 17, 2009, Kobe, Japan}", }
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