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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

Probabilistische Echtzeit-Situationserkennung im Operationssaal am Beispiel von OP:Sense

AutorLuzie Schreiter, Lisa Senger, Tim Beyl, Elmar Berghöfer, Jörg Raczkowsky und Heinz Wörn
Jahr2014
Veröffentlicht inTagungsband der 13. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie e.V
KurzfassungChirurgische Roboter werden weltweit eingesetzt und tragen maßgeblich zur Produktivität von Operationen bei. Die derzeit kommerziell verfügbaren Systeme sind Robotersysteme, die keine Integration der eigentlich stattfindenden Pro-zesse im Operationssaal zulassen. Im Rahmen von OP:Sense werden neue Methoden zur Integration von Robotern in den chirurgischen Arbeitsablauf (Workflow) während einer Operation untersucht. Das Robotersystem soll hierzu flexi-bel eingesetzt werden können und dem Chirurgen zu jedem Zeitpunkt optimale Assistenz bieten. Zu diesem Zweck ist es besonders wichtig, die eigentliche Intention des Chirurgen zu erfassen und gemäß dieser das Robotersystem zu steuern. Im Folgenden wird ein Ansatz beschreiben, der es ermöglicht, bestimmte Situationen und Intentionen des Chirurgen zu detektieren und auf Basis von statistischen Modellen zu interpretieren. Zur Datengenerierung wurden zwei Experimente durchgeführt und mit einem Multi-Kinect System aufgenommen; anschließend wurden Hidden Markov Modelle zur Erkennung der Situation trainiert und validiert.
Bibtex@inproceedings{ ipr_1170857503, author = "{Luzie Schreiter and Lisa Senger and Tim Beyl and Elmar Bergh{{\"o}}fer and J{{\"o}}rg Raczkowsky und Heinz W{{\"o}}rn}", title = "{Probabilistische Echtzeit-Situationserkennung im Operationssaal am Beispiel von OP:Sense}", year = "2014", booktitle = "{Tagungsband der 13. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft f{{\"u}}r Computer- und Roboterassistierte Chirurgie e.V}", pages = "177--180", }
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