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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

Context-Sensitive Natural Language Generation for Human Readable Event Logs based on Situation Awareness in Human-Robot Cooperation

AutorStephan Puls, Daniel Lemcke, Heinz Wörn
Jahr2014
Veröffentlicht inThe 11th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI 2014)
KurzfassungIncreasing complexity of robotic systems in respect to their abilities and reactions to environmental influences complicate the error and accident analysis. Even for experts the analysis of the vast amount of data gathered during robot operation is difficult due to the usually cryptic and unstructured form of data logs. In this work a system is introduced which analysis logs from a human-robot cooperation system and produces human readable event logs through natural language generation. For generation a template based approach is introduced which allows for adaption of detail granularity in order to facilitate different expert levels of end users. The information used during context-sensitive log generation is the result of different recognition and situation analysis methods. It is shown that the proposed system is capable of analyzing a data stream according to contextual relations and generates appropriate summarizations of occurred events.
Bibtex@article{ ipr_1170857506, author = "{Stephan Puls and Daniel Lemcke and Heinz W{{\"o}}rn}", title = "{Context-Sensitive Natural Language Generation for Human Readable Event Logs based on Situation Awareness in Human-Robot Cooperation}", year = "2014", journal = "{The 11th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI 2014)}", }
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