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Syllabus

Title

Python Algorithms for Automotive Engineering, 2 SWS in summer semester

Prerequisites

Please bring your laptop to the lectures.

Teaching content

The learning content is structured as follows.

  • Introduction to Python and useful tools and libraries for creating algorithms, graphical representation, optimization, symbolic arithmetic and machine learning
  • Methods and tools for creating software
  • Practical programming projects to:
    • Solution of ordinary differential equations
    • Road sign recognition
    • Vehicle state estimation
    • Calibration of vehicle models by mathematical optimization
    • Data-based modelling of the powertrain of an electric vehicle

Objectives

The students have an overview of the programming language Python and important Python libraries to solve automotive engineering problems with computer programs. The students know current tools around Python to create algorithms, to apply them and to interpret and visualize their results. Furthermore, the students know
basics in the creation of software to be used in later programming projects in order to develop high-quality software solutions in teamwork. Through practical programming projects (road sign recognition, vehicle state estimation, calibration, data-based modelling), the students can perform future complex tasks from the area of driver assistance systems.

Bibliography

  • A Whirlwind Tour of Python, Jake VanderPlas, Publisher: O'Reilly Media, Inc. Release Date: August 2016, ISBN: 9781492037859 link
  • Scientific Computing with Python 3, Olivier Verdier, Jan Erik Solem, Claus Führer, Publisher: Packt Publishing, Release Date: December 2016, ISBN: 9781786463517 link
  • Introduction to Machine Learning with Python, Sarah Guido, Andreas C. Müller, Publisher: O'Reilly Media, Inc., Release Date: October 2016, ISBN: 9781449369880, link
  • Clean Code, Robert C. Martin, Publisher: Prentice Hall, Release Date: August 2008, ISBN: 9780136083238, link

Kursbeschreibung

Titel und Umfang

Python Algorithmen für Fahrzeugtechnik, 2 SWS im Sommersemester blockweise

Vorausetzungen

Bitte bringen Sie ihren Laptop mit zu den Vorlesungen.

Lehrinhalt

Der Lerninhalt gliedert sich folgendermaßen.

  • Einführung in Python und nützliche Tools und Bibliotheken zur Algorithmenerstellung, grafischen Darstellung, Optimierung, symbolischem Rechnen und Maschinellem Lernen
  • Methoden und Tools zur Erstellung von Software
  • Praktische Programmierprojekte zur:
    • Lösung von gewöhnlichen Differentialgleichungen
    • Erkennung von Straßenschildern
    • Schätzung von Fahrzeugzuständen
    • Kalibrierung von Fahrzeugmodellen durch Mathematische Optimierung
    • Datenbasierten Modellierung des Antriebsstranges eines Elektrofahrzeuges

Lernziele

Die Studierenden haben einen Überblick über die Programmiersprache Python und wichtige Python Bibliotheken um fahrzeugtechnische Fragestellungen durch Computerprogramme zu lösen. Sie kennen aktuelle Tools rund um Python um Algorithmen zu erstellen, anzuwenden und deren Ergebnisse zu interpretieren und zu visualisieren. Weiterhin kennen die Stundenten Grundlagen in der Erstellung von Software, um in späteren Programmierprojekten qualitativ hochwertige Softwarelösungen in Teamarbeit zu entwickeln. Durch praktische Programmierprojekte (Straßenschilderkennung, Zustandsschätzung, Kalibrierung, datenbasierte Modellierung) können die Studenten zukünftige komplexe Aufgaben aus dem Bereich der Fahrerassistenzsysteme lösen.

Literaturhinweise

Siehe hier