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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

Hierarchical Task Networks as Domain Specific Language for Planning Surgical Interventions

AutorAndreas Bihlmaier; Luzie Schreiter; Jörg Raczkowsky; Heinz Wörn
Jahr2014
Veröffentlicht in13th International Conference on Intelligent Autonomous Systems
KurzfassungThe following paper addresses the challenges of defining sur- gical workflows. Surgical workflows have to deal with medical and technical aspects on different levels of abstraction in order to ensure safety. We propose hierarchical task networks (HTN) as a unifying domain specific language (DSL) for the definition of surgical workflows. The DSL describes relations and dependencies in state sequences and surgical actions for complex workflows on varying levels of detail. With an HTN planner we are able to decompose high-level steps into primitive actions and identify all possible workflows together with their paths through the intervention. This information can be used to identify missing or inaccurate information in literature and consequently improve the workflow and safety of the surgical intervention. By means of a case study we present a detailed HTN-based DSL for Laparoscopic Cholecystectomy to show the advantage of using our particular approach to workflow modeling.
Bibtex@inproceedings{ ipr_1170857487, author = "{Andreas Bihlmaier; Luzie Schreiter; J{{\"o}}rg Raczkowsky; Heinz W{{\"o}}rn}", title = "{Hierarchical Task Networks as Domain Specific Language for Planning Surgical Interventions}", year = "2014", booktitle = "{13th International Conference on Intelligent Autonomous Systems}", pages = "1095--1106", }
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