基于累計前景理論的右轉機動車和行人博弈行為決策

摘" 要：禮讓行人作為城市交通的新風尚，體現了以人為本的交通理念，但一刀切的禮讓，對于機動車特別是右轉車輛的通行效率造成了較大的影響。以信號交叉口右轉機動車及行人為研究對象，運用統計學和博弈論的相關理論知識，對右轉機動車讓行行人的行為，以及行人穿越行為進行了博弈建模與分析，進一步結合Logistic回歸模型計算出右轉機動車通過和讓行的概率以及行人穿越和等待的概率，并應用累計前景理論，將其轉化成價值函數和概率權重函數，得到行人和駕駛員各種策略選擇的累積前景值。相關的案例分析表明，與經典的期望效用理論相比，基于累計前景理論建立出的博弈模型，預測準確率可以提高29.4%，能夠有效預測行人和機動車互相穿越的決策過程。

" 關鍵詞：交通工程；信號交叉口；行人過街；人車博弈；累計前景理論

" 中圖分類號：U491.1+4" " 文獻標志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.05.021

Abstract： As a new trend of urban traffic， comity to pedestrians embodies the people-oriented traffic concept， but the one size fits all comity has a great impact on the traffic efficiency of motor vehicles， especially right turning vehicles. Taking right turning vehicles and pedestrians at signalized intersections as the research object， this paper uses the relevant theoretical knowledge of statistics and game theory to model and analyze the behavior of right turning vehicles giving way to pedestrians and pedestrian crossing behavior， and further calculates the probability of right turning vehicles passing and giving way and the probability of pedestrians crossing and waiting by combining with Logistic regression model， and applies it to the cumulative prospect theory. It is transformed into a value function and a probability weight function to obtain the cumulative foreground value of pedestrian and driver strategy choices. The relevant case analysis shows that， compared with the classical expected utility theory， the game model based on the cumulative prospect theory can improve the prediction accuracy by 29.4%， and can effectively predict the decision-making process of pedestrians and motor vehicles crossing each other.

Key words： traffic engineering; signalized intersection; pedestrian crossing; pedestrian-car game; cumulative advance theory

0" 引" 言

行人“過街難”對于大城市來講已不足為奇，對于日見寬闊的馬路以及來往的車流，行人通常手足無措，尤其面對國內交叉口大多數不設右轉專用信號燈時，右轉機動車和行人之間的相互通行就更容易產生沖突。大多數國家的道路交通法規都規定行人與機動車在人行橫道處相遇時行人擁有優先通行權，但一部分“一刀切”的讓行規定會對機動車駕駛員產生很大的時間損耗，行人過街時難免會與右轉機動車發生時間、空間資源上的爭奪，協調不好管理不當不僅會導致其運行效率降低，還很容易引發各種交通事故。因此，有必要對交叉口機動車和行人之間的相互通行的策略展開研究，信號交叉口機動車與行人的博弈研究有利于提高交叉口交通的安全性和運行效率。

" 近年來，許多學者將博弈論應用到交通領域，建立模型求出最優的交通方案。如郭存祿等[1]考慮不同交通行為風格對行人過街特征和駕駛人駕駛行為習慣的影響因素，構建了非合作動態人車博弈模型。SruthI et al.[2]利用一個現有的協調交通實驗，研究了交通博弈中信息的聚合效應和個體效應。Bin et al.[3]基于博弈論的概念及出行成本優化，開發了一種動態的多模式運輸模型。馬平[4]通過對沖突中行人行為的分析，建立了安全效用函數，并構建了行人與機動車沖突的非合作靜態博弈模型。

" 針對人車博弈策略選擇的研究，國內外學者也使用了不同理論進行決策。李新波[5]建立了人車博弈模型，應用累計前景理論選出博弈雙方的最佳策略。武舒諾[6]通過比較期望效用理論與累計前景理論在出行者路徑選擇上的應用，說明了累計前景理論在博弈策略選擇上的優勢。許倫輝等[7]引入累積前景理論和從眾效應優化模型決策概率與收益函數；依據復制子動態求解模型，并采用數值模擬分析不同交通情形下各系統的演化趨勢。李海洋等[8]基于博弈論分析了人車沖突過程中的決策行為，并根據博弈過程構建了三類博弈模型，得出了行人和車輛在不同情況下的占優策略和策略選擇情況。劉榮等[9]根據人車雙方沖突的實際背景，建立了人車沖突博弈矩陣，利用改進復制動態方程進行均衡求解，突出了改進復制動態演化模型的合理性與優越性。

" 綜上，國內外對于交通方面的博弈問題，大部分只是將交通參與者視為理性人來研究，對于考慮交通參與者的主觀因素對決策結果的影響方面的研究還有待完善。因此，本文將在車輛與過街行人博弈描述的基礎上構建行人和駕駛員的博弈模型，并運用累積前景理論在考慮參與者主觀因素的條件下對各策略下的前景值進行計算，得到行人和駕駛員選擇何種策略作為最優策略，通過比較期望效用理論與累計前景理論在人車博弈上的應用，說明利用累計前景理論能夠更精確的描述人車博弈的決策行為。

1" 右轉機動車與行人過街博弈描述分析

" 博弈論研究的是參與方的利益沖突問題，用博弈論分析交通問題，可以了解沖突雙方的行為選擇結果，并改善參與方的行為，同時為交通管理部門制定相關政策提供科學的理論依據。

" 對信號交叉口人行橫道處行人和右轉機動車駕駛員的博弈過程進行討論，有利于下文對博弈模型進行建立[10]。首先對實際情況下駕駛員和過街行人的博弈過程進行描述，如圖1所示。

2" 基于累計前景理論的右轉機動車與行人博弈策略選擇

2.1" 基于累計前景理論的行人與機動車博弈模型構建

2.2" 案例分析與驗證

本節將通過一個實際案例證明基于累計前景理論構建的人車博弈模型的準確性。為了得到更多的有效樣本，在挑選信號交叉口時必須滿足以下幾點：

（1）交叉口沒有右轉專用信號燈且過街行人人流量大，交通量大，行人過街需求大，右轉機動車與過街行人之間的相互作用較多；

（2）應保證對道路幾何特征因素的研究，所選地點包括有安全島的和無安全島的、有右轉專用道的和無右轉專用道的、轉彎半徑大的和轉彎半徑小的交叉口，能夠為博弈模型所需要的參數提供數據。

" 因此，根據選取要求，最終選取6個典型的信號交叉口作為拍攝點，分別為：國定路-邯鄲路交叉口、控江路-江浦路交叉口、周家嘴路-雙陽路交叉口、隆昌路-長陽路交叉口、平涼路-寧武路交叉口、延吉東路-水豐路交叉口。本文主要對調查結果進行統計，右轉機動車讓行行為的有效樣本為862個，行人過街行為的有效樣本為816個，具體數據如表3及表4所示。

由表7及圖4實測數據與預測數據比較可知，累計前景理論模型準確率為88%，而經典的期望效用理論預測精度為68%，相比之下累計前景理論模型具有較好的預測精度，預測準確率可以提高29.4%，且模型與現實情況比較吻合，證明累計前景理論博弈模型可以比較精確的描述行人和右轉機動車駕駛員在信號交叉口人行橫道處的相互穿越行為。

3" 結" 論

本文以信號交叉口右轉機動車及行人為研究對象，在選取的交叉口數據的基礎上，運用統計學和博弈論的相關知識，對右轉機動車讓行行人行為以及行人穿越行為進行了博弈建模與分析。并通過分析期望效用理論與累計前景理論在行人與右轉機動車博弈策略選擇上的應用，指出累計前景理論相對于經典的期望效用理論能更精確的描述過街行人與右轉機動車之間的相互穿越行為，進而利用累計前景理論對行人和右轉機動車駕駛員在信號交叉口人行橫道處的相互穿越行為進行預測和描述。最后結合實例證實了模型的準確性。本文的主要研究成果歸納如下：

" （1）本文首先基于期望效用理論對右轉機動車與過街行人進行博弈描述，然后通過描述建立了行人和機動車的雙矩陣博弈模型；

（2）指出了期望效用理論理性人的假設偏離實際應用，突出基于累計前景理論得出的結果更接近實際，并根據實例計算證明模型的適用性較好，模型可以比較準確的描述出右轉機動車和行人的過街行為；

" （3）通過與以往模型相比，本文基于累計前景理論構建的行人與右轉機動車的博弈模型的預測精度有明顯提高，能夠更準確的描述人和右轉機動車駕駛員在信號交叉口人行橫道處的相互穿越行為，描述精度可達88%，對比經典的期望效用理論模型預測準確率可以提高29.4%；

（4）本文將經濟學上的期望效用理論及累計前景理論應用到交通領域，為行人與機動車博弈方面的研究提供了新的思路。

參考文獻：

[1] 郭存祿，張敬磊，于祥閣，等. 不同行為風格下路段行人與機動車行為博弈分析[J]. 數學的實踐與認識，2021，51（7）：17-25.

[2]" SRUTHI ASHRAF， et al. Aggregate and individual effects of information in a coordination （traffic） game[Z]. 2023.

[3]" BIN HARIZ MOHAMMED， SAID DHAOU， MOUFTAH HUSSEIN T. Game theoretic approach for public multi-mode transportation in smart cities[J]. IET Networks， 2021，10（5）：201-216.

[4] 馬平. 基于博弈論的信號交叉口行人與機動車沖突分析研究[D]. 北京：中國人民公安大學，2019.

[5] 李新波. 基于博弈論的路段行人過街決策研究[D]. 長春：吉林大學，2016.

[6] 武舒諾. 基于混合Logit-累積前景理論的公共交通出行路徑選擇研究[D]. 西安：西安建筑科技大學，2022.

[7] 許倫輝，駢宇莊，林永杰，等. 基于累積前景理論的無信控路段人車通行沖突博弈分析[J]. 中國公路學報，2022，35（1）：119-136.

[8] 李海洋，曲大義，楊子奕，等. 無信號控制交通場景的人車博弈行為分析及決策建模[J]. 青島理工大學學報，2023，44（5）：138-149.

[9] 劉榮，王鳳蘭，呂良東. 基于改進復制動態演化博弈模型的行人與機動車沖突[J]. 科學技術與工程，2020，20（30）：12486-12491.

[10] 潘昭天. 基于博弈論和多智能體強化學習的城市道路網絡交通控制方法研究[D]. 長春：吉林大學，2021.

[11] 武小悅. 決策分析理論[M]. 北京：科學出版社，2010.

[12] 齊薪玉. 城市道路車輛換道行為的博弈分析與仿真[D]. 北京：北京交通大學，2019.

[13] 崔玉楓. 基于演化博弈論的行人與機動車沖突仿真模型研究[D]. 北京：北京交通大學，2017.

[14] 趙亮，劉浩學. 駕駛行為特性與人格特征關系研究[J]. 中國安全生產科學技術，2016，12（8）：171-177.