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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

Learning Surgical Know-How: Dexterity for a Cognitive Endoscope Robot

AutorAndreas Bihlmaier, Heinz Wörn
Jahr2015
Veröffentlicht in7th IEEE International Conference on Cybernetics and Intelligent Systems (CIS) and the 7th IEEE International Conference on Robotics, Automation and Mechatronics (RAM)
KurzfassungA successful surgery requires a working cooperation between the surgeon, the anesthetist and the operating room staff. In minimally invasive surgery a further cooperation is essential: The teamwork between surgeon and camera assistant. Because the surgeon has to handle two instruments, he is unable to guide the endoscope at the same time. Thus the surgeon has to rely on the assistant to provide him with a proper view of the anatomical structures he is operating on. Unfortunately, in practice the team does often not have a lot of teamwork experience. Good positioning of the endoscope does not follow simple control rules, but is highly dependent on the current task and the individual surgical technique. In some cases both instruments should be in the center of the field of view, in others only one instrument is visible at the edge of the image. The paper describes how this endoscope guidance know-how can be learned from the assistant and made available to a cognitive camera guidance robot. As a result, the surgeon can rely on an assistance system, which works based on recorded surgical know-how instead of manually programmed actions.
Bibtex@inproceedings{ ipr_1170857543, author = "{Andreas Bihlmaier and Heinz W{{\"o}}rn}", title = "{Learning Surgical Know-How: Dexterity for a Cognitive Endoscope Robot}", year = "2015", booktitle = "{7th IEEE International Conference on Cybernetics and Intelligent Systems (CIS) and the 7th IEEE International Conference on Robotics, Automation and Mechatronics (RAM)}", }
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