Home | english  | Impressum | KIT
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
woernQgd0∂kit edu


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

A Cognitive Path-Guidance-System for Minimally Invasive Surgery

AutorO. Weede, D. Stein, N. Gorges, B. Müller, and H. Wörn
Jahr2010
Veröffentlicht inIEEE 8th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics, Subotica, Serbia
KurzfassungThe presented path-guidance system is able to learn movements and to predict motion. It shall enhance safe navigation for surgeons in minimally invasive surgery by creating a virtual fixture which holds the end-effector’s motion to a desired path and warning the surgeon in a dangerous situation. Surgeons can demonstrate interventions and best practices. The system collects information from surgeon demonstrated trajectories, defined as best practices, and extracts knowledge to provide guidance for other users to carry out the same intervention. Knowledge extraction is achieved through trajectory clustering, maximum likelihood classification and a Markov model to predict states. The fundamental task is to guide a surgeon along a desired trajectory (navigated path) and prevent them entering into zones of risk. The path is not sequential, furcations are permitted and modeled showing alternatives in the ongoing intervention. An evaluation with a pelvitrainer showed good results with over 89% hit rate in predicting the motion.
Bibtex@inproceedings{ ipr_1170857327, author = "{O. Weede and D. Stein and N. Gorges and B. M{{\"u}}ller and and H. W{{\"o}}rn}", title = "{A Cognitive Path-Guidance-System for Minimally Invasive Surgery}", year = "2010", booktitle = "{IEEE 8th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics, Subotica, Serbia}", pages = "139 -- 144", }
zurück zur Publikationsübersicht