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๐Ÿš— ๐—ช๐—ฒ๐—ป๐—ป ๐—ฆ๐—ฒ๐—ธ๐˜‚๐—ป๐—ฑ๐—ฒ๐—ป ๐—ฒ๐—ป๐˜๐˜€๐—ฐ๐—ต๐—ฒ๐—ถ๐—ฑ๐—ฒ๐—ป: ๐—ž๐—ฟ๐—ถ๐˜๐—ถ๐˜€๐—ฐ๐—ต๐—ฒ ๐—ฉ๐—ฒ๐—ฟ๐—ธ๐—ฒ๐—ต๐—ฟ๐˜€๐˜€๐˜‡๐—ฒ๐—ป๐—ฎ๐—ฟ๐—ถ๐—ฒ๐—ป ๐—ถ๐—บ ๐—ง๐—ฒ๐˜€๐˜ Im #VVM-Projekts erforschte AVL gemeinsam mit Partnern die Komplexitรคt von Verkehrssituationen fรผr automatisierte Fahrzeuge. Die daraus entwickelten Methoden sind vielseitig auf weitere Use Cases รผbertragbar. Auf unserem Testgelรคnde AVL ZalaZONE validiert Himanshu Walia diese Erkenntnisse unter realitรคtsnahen Bedingungen. ๐Ÿ” Use Case #1: Fokus auf anspruchsvolle Situationen wie FuรŸ- und Radverkehr mit Vorfahrt sowie komplexe Vorfahrtskonstellationen an T-Kreuzungen. ๐Ÿ‘‰ Mehr Einblicke im angehรคngten Video. Weitere Anwendungsfรคlle folgen. ๐Ÿš€

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