Bei Billard ist vielen Amateurspielern zu eigen, dass es ihnen gut gelingt die einfachste Kugel einzulochen. Probleme treten auf, wenn man sich an Stellungsspiel übt oder versucht, auch mögliche mißglückte Stöße in die eigene Taktik miteinzubeziehen.

Das Ziel dieser Arbeit ist daher, mithilfe eines Billardsimulators obige Berechnungen dem Menschen abzunehmen. Koppelt man diesen an eine Kamera welche über dem Tisch befestigt ist, lässt sich der jeweils nächste optimale Stoß berechnen. Da jeder Mensch unterschiedlich gut Billard spielt, soll ein Lernalgorithmus implementiert werden, der aus dem Lauf der Kugeln auf dem Tisch die jeweilige Spielstärke des Spielers ermittelt und seine Taktik dementsprechend anpasst. Ein funktionsfähiger Simulator ist bereits vorhanden, ebenso ein Detektiossystem für den statischen Fall (Kugeln in Ruhe).
Im Konkreten muss des Detektionssystem erweitert werden um bewegte Kugeln tracken zu können, die Farben der Kugeln ermittelt werden und anschließend der Lernalgorithmus implementiert werden.

Bei Interesse reicht eine kurze, informelle Anfrage an tn@tum.de.