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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

Time-of-flight-assisted Kinect camera-based people detection for intuitive human robot cooperation in the surgical operating room

AutorTim Beyl , Philip Nicolai, Mirko D. Comparetti, Jörg Raczkowsky, Elena De Momi, Heinz Wörn
Jahr2015
Veröffentlicht inInternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery
KurzfassungBackground Scene supervision is a major tool to make medical robots safer and more intuitive. The paper shows an approach to efficiently use 3D cameras within the surgical operating room to enable for safe human robot interaction and action perception. Additionally the presented approach aims to make 3D camera-based scene supervision more reliable and accurate. Methods A camera system composed of multiple Kinect and time-of-flight cameras has been designed, implemented and calibrated. Calibration and object detection as well as people tracking methods have been designed and evaluated. Results The camera system shows a good registration accuracy of 0.05 m. The tracking of humans is reliable and accurate and has been evaluated in an experimental setup using operating clothing. The robot detection shows an error of around 0.04 m. Conclusions The robustness and accuracy of the approach allow for an integration into modern operating room. The data output can be used directly for situation and workflow detection as well as collision avoidance.
Bibtex@article{ ipr_1170857558, author = "{Tim Beyl and Philip Nicolai and Mirko D. Comparetti and J{{\"o}}rg Raczkowsky and Elena De Momi and Heinz W{{\"o}}rn}", title = "{Time-of-flight-assisted Kinect camera-based people detection for intuitive human robot cooperation in the surgical operating room}", year = "2015", journal = "{International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery}", pages = "1--17", }
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