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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

Automatisierte Endoskopführung - ein wissensbasiertes Robotiksystem

AutorAndreas Bihlmaier and Heinz Wörn
Jahr2014
Veröffentlicht in44. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Endoskopie und Bildgebende Verfahren e.V.
KurzfassungFragestellung Eine Verbesserung der Ergonomie minimal-invasiver Chirurgie kann durch eine automatisierte Endoskopführung erreicht werden, sowohl für den Chirurg [1] als auch für den Assistenten [2]. Dem Chirurg bietet sich ein stabileres und an die jeweilige OP Phase adaptiertes Endoskopbild sowie mehr Bewegungsfreiheit. Der Assistent kann seine Aufmerksamkeit auf andere Aufgaben konzentrieren. Ziel Die wissensbasierte Endoskopführung soll im Gegensatz zu kommerziell verfügbaren Endoskophalter eine weitgehend autonome Kameraführung leisten, anstatt dem Chirurgen zusätzliche Tätigkeiten aufzubürden. Für die Interaktion mit dem Chirurgen stehen verschiedene Schnittstellen zur Verfügung, welche der jeweiligen Eingabeart angemessen sind. Methodik Durch maschinelles Lernen wird ausgehend von annotierten OP Aufzeichnungen die Relation zwischen jeweiliger OP Situation und der dafür optimalen Endoskopposition ermittelt und in einer Wissensbasis abgelegt. Diese Wissensbasis ermöglicht dem System eine Interpretation der Bilddaten, auf deren Basis eine optimale Endoskopbewegung geplant und schließlich ausgeführt wird. Ebenso gelingt durch die Wissensbasis eine Interaktion auf höherem Niveau, indem das automatisierte Endoskop grundlegende Anweisungen autonom ausführen kann, anstatt einer detaillierten Steuerung durch den Nutzer zu bedürfen. Ergebnis Der prinzipielle Aufbau einer wissensbasierten Endoskopführung in seinen grundlegenden Bestandteilen Perzeption, Interpretation, Planung und Aktion und deren Integration zu einem Gesamtsystem wurde dargelegt. Aufgezeigt wurde auch das Verbesserungspotential durch Einsatz eines derartigen Systems für Chirurg und Assistent in der MIC.
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