Simulation of Fairness Incentivization in Autonomous Ecosystems

Bc. Richard Plesník

Diplomová práce

Anotace:

Tato práce vytváří simulační prostředí pro testování nového přístupu k zajišťění spravedlnosti v autonomních ekosystémech. Systém implementuje monetizační přístup jehož cílem je motivovat autonomní vozidla v hustém provozu k ohleduplnému chování, podobnému tomu lidskému. K tomu využívá simulační nástroj SUMO, integrovaný do Python aplikace s pomocí rozhraní TraCI. Systém je následně využit k modelování a spuštění několika dopravních simulací. Ty prokazují korektnost navrhovaného řešení pro zlepšení celkové spravedlnosti v ekosystému autonomních vozidel a demonstrují motivaci vozidel k ohleduplnému chování. Výsledná aplikace je modulární a snadno upravitelná, což umožňuje její možné využití v navazujícím výzkumu.

Abstract:

This thesis creates a simulation environment for testing a novel approach to Fairness Incentivization in Autonomous Ecosystems. The system implements a monetary approach to incentivize human-like yielding behaviour in Autonomous Vehicles and integrates this functionality into the SUMO simulation using Python and the TraCI library. The system is then used to model and run multiple traffic simulations, demonstrating the correctness of the proposed solution in improving the overall fairness of the ecosystem and showcasing vehicles' motivation for generous behaviour. The resulting application is modular and customisable, enabling its potential use in follow-up research.

Keywords

autonomous vehicles, autonomous ecosystem, simulation, fairness, smart contract, SUMO, Python

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 17. 12. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 4. 2. 2025
• Vedoucí: Ing. Dávid Halász
• Oponent: doc. RNDr. Radek Ošlejšek, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Softwarové inženýrství / Návrh a vývoj softwarových systémů