优化V2P路口博弈模型：提升交通安全与违章心理分析

近年来，随着城市化进程的加速，交通事故频发，尤其是在无信号灯路口，由于行人与车辆的交叉通行，引发的碰撞事故尤为突出。本文由张家波、王超凡和李哲三位作者针对这一问题，提出了一种基于车联网（Vehicle-to-Peer, V2P）技术的避撞算法与验证方法。他们的研究始于对行人和车辆在路口的动态行为分析，通过构建博弈模型来量化行人与车辆的穿插延误成本（即支付）以及碰撞风险成本，这有助于确定合理的通行优先级。 首先，他们设计了一个博弈模型，考虑了双方在等待时间、安全风险和效率之间的权衡。这个模型旨在为行人和车辆提供一个公平且有效的决策依据，以便在交叉口实现安全通行。通过对模型的实施，他们发现相较于传统规则，引入驾驶员的交通奖罚支付机制能够显著提高车辆的让行意识，从而降低事故发生的可能性，提升道路交通安全性。 其次，研究者们并未止步于静态博弈模型，而是进一步改进了传统的病毒传播模型，将它应用于交通违章心理分析。他们模拟了不同违章惩罚制度下的驾驶员行为，结果显示，适当的违章处罚可以有效抑制不守规矩的行为，强化驾驶员的交通安全意识，从而减少了因违章导致的事故。 通过数值模拟仿真，作者们确证了违章处罚在维护交通秩序和保障行人安全方面的重要性。这一研究结果对于未来设计和优化过街行人与车辆避撞系统具有重要的理论指导意义，可为智能交通系统的开发提供科学依据和技术支持。 这篇论文围绕交通安全、支付策略、博弈理论以及违章心理分析，探讨了如何通过V2P技术改进现有交通管理策略，以减少无信号灯路口的人车冲突。其研究成果不仅有助于提升道路使用者的安全意识，也有助于推动智能交通系统的发展，对于改善城市交通环境具有深远的影响。