Studierende der HSBI entwickeln vollautomatisierten Billardtisch am Campus Gütersloh

Gütersloh (hsbi). Bevor der Roboter zum Stoß ansetzt, erfasst er zunächst die Positionen aller Kugeln auf dem blauen Tuch. Innerhalb weniger Augenblicke berechnet das System den besten Spielzug und führt ihn anschließend selbstständig aus. Was wie ein Spiel wirkt, ist ein komplexes Automatisierungssystem. Die Idee fing ganz simpel an: Lässt sich ein klassischer Billardtisch technisch so erweitern, dass er autonom gegen einen menschlichen Spieler antreten kann? Diese Frage stellten sich Michael Wilhelmstroop, Ben Donkervoort, Niklas Hils und Antoine Angert, Studenten oder genaugenommen inzwischen Absolventen des praxisintegrierter Bachelorstudiengang Mechatronik/Automatisierung am Campus Gütersloh der HSBI.

Rund ein Jahr Entwicklungsarbeit

Entstanden ist das Projekt im Rahmen der Lehrveranstaltung „Dokumentation mechatronischer Systeme“, das dann ein Semester später zur praktischen Umsetzung im Modul „Mechatronische Systeme“ führte. Insgesamt arbeiteten sie rund ein Jahr an dem Billardtisch-Projekt. „Am Anfang war das eine ziemlich offene Fragestellung. Am Ende hatten wir ein System, das transportabel, sicher im Spielbetrieb und über eine benutzerfreundliche Oberfläche steuerbar ist“, sagt Ben Donkervoort, Sprecher des Teams. Unterstützt bei der Idee und Umsetzung wurde das Team von Prof. Dr.-Ing. Thomas Freund, der das Modul verantwortet: „Mir war ganz zu Beginn klar, dass dieses Projekt vom Umfang her alle bisherigen Dimensionen sprengen würde. Ich hielt es in der vorgegebenen Zeit von nur zwei Semestern nicht für umsetzbar, sowohl vom technischen Aufwand als auch von der Gewinnung der notwendigen Sponsoren für ein derartig ehrgeiziges Projekt.“ Doch nach der Absage ihres Professors ließ das Team nicht locker. Er gab ihnen eine Woche Zeit um ihn von dem Projekt zu überzeugen. In dieser Woche arbeitete das Team Tag und Nacht, um einen Probelauf an einem echten Billard-Tisch aufzubauen. „Dieses Engagement hat mich absolut überzeugt! Es war einfach großartig, was die Studenten in nur einer Woche auf die Beine gestellt haben. Sie haben mich eines Besseren belehrt und durften dann offiziell starten.“

Wenn Technik plötzlich mitspielt

Eine zentrale Herausforderung des Projekts war die präzise Kugelerkennung. Der Tisch musste die jeweilige Spielsituation zuverlässig erfassen, obwohl Lichtverhältnisse, Kugelpositionen und Spielszenen immer wieder variierten. Gleichzeitig mussten die erfassten Daten schnell verarbeitet und in eine exakte Bewegung umgesetzt werden. „Wir haben schnell gemerkt, dass das nicht einfach auf Knopfdruck funktioniert“, sagt Michael Wilhelmstroop. „Die Kugelerkennung und die Berechnung des richtigen Stoßes mussten sehr präzise zusammenspielen. Das hat uns einige Nerven gekostet.“ Dabei profitierte das Team auch von seiner Praxiserfahrung. Durch ihre Tätigkeit bei Beckhoff Automation konnten die Studenten ihre Kenntnisse aus der Automatisierungstechnik direkt in das Projekt einbringen. Diese Verbindung von Studium und beruflicher Praxis erwies sich als großer Vorteil.

Das Herzstück ist die SPS, die speicherprogrammierbare Steuerung, welche die ganze Anlage automatisiert steuert, wie Ben Donkervoort erklärt: „Die Kugelerkennung und die Stoßplanung geschieht in Python. Die Kugelpositionen, der Stoßwinkel und die Stoßstärke werden über ein Protokoll an die SPS übergeben. Die Programmierung der Maschinensteuerung, welche für die Ausführung der Stöße zuständig ist, geschieht in TwinCAT. Die SPS sorgt dafür, dass es zu keinen Kollisionen mit anderen Kugeln oder Banden mit dem Stößel kommt und richtet das Portal so aus, dass der Stoß überhaupt durchführbar ist. An den Banden oder wenn Kugeln nahe zusammenliegen, muss mit Anstellwinkel gespielt werden. Auch dies berechnet die SPS.“

Doch nicht nur die Software stellte hohe Anforderungen. Auch die Mechanik musste präzise arbeiten, damit der Roboter die berechneten Stöße zuverlässig ausführen konnte. Schließlich hatten sie sich eine Treffgenauigkeit von 80 Prozent als Ziel gesetzt – und auch erreicht. „Besonders schwierig war es, Fehler und Ungenauigkeiten eindeutig zuzuordnen“, sagt Ben Donkervoort. „Wenn ein Stoß nicht gepasst hat, mussten wir erst herausfinden, ob die Ursache in der Mechanik, in der Software oder in der optischen Erfassung lag.“

Millimetergenaue Kugelerkennung ist die größte Herausforderung

Die Kugelerkennung stellte sich als sehr knifflig heraus, wie Antoine Angert erklärt: „Anfangs war unser Ziel, auf 1 Millimeter Genauigkeit zu kommen, wir haben aber schnell gemerkt, dass das nicht ausreicht. Aktuell sind wir bei 0,2 Millimeter Wiederholgenauigkeit und 0,5 Millimeter Positionsgenauigkeit. Zum Vergleich: Ein Pixel unserer Kamera ist auf dem Tisch bereits 0,7 Millimeter breit!“ Zudem ist der Kameraarm immer leicht anders zum Tisch ausgerichtet und das Bild ist durch die Linse etwas verzerrt. Wie haben sie es gelöst? Für die optische Kugelerkennung setzten die Studenten eine monochrome Kamera über dem Tisch ein, die Bilder mit drei verschiedenfarbigen Blitzen (Blau, Grün, Orange) macht und diese zu einem Farbbild verarbeitet. Die Kugelerkennung und Klassifizierung der Kugeln im Bild erfolgt mit einem Machine Learning Model. Dabei wird die Linsenverzerrung herausgerechnet. Eine Herausforderung an die Optik ist das häufige Auf- und Abbauen des Tisches, der dann immer wieder neu ausgerichtet werden muss. Dafür haben sie unter anderem zwei elektronische Wasserwaagen integriert. Denn auch das war eines der ambitionierten Ziele: Der Tisch soll transportabel sein, um auf Veranstaltungen und Messen ausgestellt werden zu können – und um der Öffentlichkeit zu demonstrieren, an was für Projekten die Studierenden an der HSBI arbeiten und wie sie von den Industriepartnern unterstützt werden. Konkret sollte der Tisch von vier Personen zu tragen sein und durch Türen, in Aufzüge und in einen Bulli passen. Auch diese Herausforderung haben die Studenten erfüllt: So war der Billard-Roboter unter anderem bereits beim Tag der offenen Tür der HSBI am 25. April 2026 in Aktion zu sehen. Auch einige Messeauftritte hat er bereits hinter sich.

Was dabei nicht fehlen darf: Die Sicherheit! Auch dazu hat sich das Team Gedanken gemacht. Zwei Sicherheitsscanner unter dem Tisch erkennen, wenn sich jemand in einem Radius von 1,5 Metern um den Tisch befindet: Dann hält der Roboter an. Der Tisch signalisiert zudem über verbaute LEDs, ob und von wo sich jemand dem Sicherheitsbereich nähert oder bereits darin befindet.

Lernen unter Zeitdruck: Echte Projektarbeit im Team

Das Projekt war klar strukturiert – mit Meilensteinen, Aufgabenverteilung und festen Zielen. Trotzdem wurde die Zeit immer wieder knapp. Mehr als 500 E-Mails haben sie im Projektverlauf geschrieben. „Es wurde schnell deutlich, dass viele Dinge in der Praxis deutlich mehr Zeit brauchen als auf dem Papier“, sagt Niklas Hils.

Nicht jede Lösung ließ sich also sofort in der geplanten Form umsetzen. Deshalb mussten einzelne Ansätze angepasst, vereinfacht oder schrittweise weiterentwickelt werden. Dabei war die enge Abstimmung im Team zentral. Aufgaben wurden verteilt, Herausforderungen gemeinsam gelöst. Gerade in intensiven Projektphasen zeigte sich, wie wichtig klare Kommunikation und ein gemeinsames Verständnis für die nächsten Schritte sind. „Je größer der Zeitdruck wurde, desto wichtiger waren klare Absprachen und ein gemeinsames Verständnis dafür, was als Nächstes Priorität hat – gerade dann, als es parallel zur Bachelorarbeit zeitweise besonders stressig wurde“, so Antoine Angert.

Mehr als nur ein Prototyp

Das Ergebnis: Der Tisch funktioniert und zeigt, was möglich ist, wenn Theorie auf Praxis trifft und der Wille groß ist. Besonders stolz ist das Team auf das Zusammenspiel aller Komponenten. „Am besten war der Moment, in dem aus vielen einzelnen Baugruppen und Teillösungen ein System wurde, das als Ganzes funktioniert hat“, sagt Ben Donkervoort.

Für die Studenten war das Projekt weit mehr als eine technische Übung. Es hat nicht nur fachliches Wissen vertieft, sondern auch gezeigt, wie aus einer Idee unter realen Bedingungen ein funktionierendes Produkt entstehen kann. Neben der technischen Entwicklung spielten dabei auch Teamarbeit, Zeitmanagement und der Umgang mit unerwarteten Herausforderungen eine zentrale Rolle.

Und wie geht es weiter? „Im nächsten Durchlauf des Moduls „Mechatronische Systeme“ wird eine weitere studentische Gruppe die Arbeit an dem Billardtisch übernehmen und das System weiterentwickeln“, sagt Donkervoort: „Langfristig soll der Roboter auch 9-Ball sowie Spielmodi gegen Online-Mitspieler unterstützen.“ Schon heute erreicht der Roboter eine Trefferquote von rund 80 Prozent und erzielt damit Ergebnisse, die sich mit dem Niveau guter Billardspieler messen lassen. Dafür hat das Team 100 Prozent Einsatz gezeigt – mindestens. (yda)

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