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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

Non-Linear Compensation of Production Inaccuracies and Material Drift by Adjusting the Sensor Data Fusion Algorithms for Shape Sensing Based on FBG-Optical Fibers

AutorHendrikje Pauer, Christoph Ledermann, Wilderich Tuschmann, Heinz Woern
Jahr2014
Veröffentlicht inProceedings of the 2014 IEEE Ninth International Conference on Multisensor Fusion and Information Integration(MFI)
KurzfassungShape sensing, where the shape of an object is estimated using fiber optical Fiber Bragg Grating (FBG) sensors, has gained some popularity in the last years. While the production process and the applications are different for the various research groups, the basic principle of shape sensing is the same: at certain cross-sections along the observed object, the information of three strain measurements is merged to one curvature information, and the information of these curvatures is then used to estimate the shape with various mathematical theories, depending on the application. Some effort has been made to calibrate and determine the accuracy of the shape sensor, but research on the influence of bad positioning of the Fiber Bragg Gratings seems a bit unattended. In this paper, one aspect of bad FBG positioning, namely inaccurate placement of the FBGs within one cross-section, and its influence on the reconstruction results is investigated. Furthermore, a modified approach for the reconstruction algorithm is presented, improving the reconstruction results for bad FBG placement compared to the conventional approach.
Bibtex@inproceedings{ ipr_1170857512, author = "{Hendrikje Pauer and Christoph Ledermann and Wilderich Tuschmann and Heinz Woern}", title = "{Non-Linear Compensation of Production Inaccuracies and Material Drift by Adjusting the Sensor Data Fusion Algorithms for Shape Sensing Based on FBG-Optical Fibers}", year = "2014", booktitle = "{Proceedings of the 2014 IEEE Ninth International Conference on Multisensor Fusion and Information Integration(MFI)}", }
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