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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

Seamless Interfacing: Situation Awareness through Action Recognition and Spatio-Temporal Reasoning

AutorStephan Puls and Heinz Wörn
Jahr2013
Veröffentlicht inEmerging Research and Trends in Interactivity and the Human-Computer Interface
EditorKatherine Blashki and Pedro Isaias
KurzfassungIntuitive means of human-machine interaction are needed in order to facilitate seamless human-robot cooperation. Knowledge about human posture, whereabouts, and performed actions allows interpretation of the situation. Thus, expectations towards system behavior can be inferred. This work demonstrates a system in an industrial setting that combines all this information in order to achieve situation awareness. The continuous human action recognition is based on hierarchical Hidden Markov Models. For identifying and predicting human location, an approach based on potential functions is presented. The recognition results and spatial information are used in combination with a Description Logics-based reasoning system for modeling semantic interrelations, dependencies, and situations.
Bibtex@article{ ipr_1170857459, author = "{Stephan Puls and Heinz W{{\"o}}rn}", title = "{Seamless Interfacing: Situation Awareness through Action Recognition and Spatio-Temporal Reasoning}", year = "2013", journal = "{Emerging Research and Trends in Interactivity and the Human-Computer Interface}", pages = "144--159", }
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