作者：叶文涛
车对车通信（图片来源于网络）
研究背景
随着道路上机动车辆的数量日渐增多，交通拥堵和驾驶员安全问题也日益显著；特别地，驾驶者的自私驾驶行为往往进一步加剧了这类现象。为了缓解上述现象，文章作者将以信息为杠杆、探索车对车通信场景下的信息机制设计问题。
具体来说，在信息机制设计问题中，贝叶斯劝说是一种常见的方法，它指的是信息发送者披露信息给信息接收者（即其他个体）以此影响他们的决策行为从而实现最优化目标。同时，随着车联网的高速发展，车对车（Vehicle-to-vehicle，V2V）通信为信息机制设计的实现提供了有效的技术支持，使得车辆能够自动地将其感知的交通信息告知其他车辆，从而实现信息分享。然而，过往关于信息机制设计的研究表明，部分披露信息或者全部披露信息都不一定是最优的信息分享策略，因此本文将尝试探索在车对车通信中最优化驾驶员安全的信息分享策略。
研究方法
为了解决上述问题，文章建立了一个通过调节交通事故信号的提醒概率（Signaling rate）以最小化交通事故发生概率或者最小化社会成本的模型。具体而言，该模型考虑仅有部分驾驶员拥有配备V2V通信的车辆，且他们可以选择谨慎或激进的驾驶方式，具体行为时间线如下图一所示。其中驾驶配备V2V通信车辆的驾驶员称之为V2V驾驶员，反之为非V2V驾驶员。另外，本模型假设事故发生概率和选择激进驾驶的驾驶员比例有关，且允许V2V车辆对交通事故的识别有一定的误差。综上所述，本文据此构建了一个信号博弈（Signaling game）以展开理论分析。
图一 驾驶员行为时间线
研究结果
本文首先在理论上证明了该信号博弈存在唯一均衡解。此外，该研究发现未被提醒的V2V驾驶员最容易激进驾驶，其次是非V2V驾驶员，最后是被提醒的V2V驾驶员。这可能是因为未被提醒的V2V驾驶员因为没收到提醒的信号倾向于认为不存在事故，所以更愿意激进驾驶，而被提醒的V2V驾驶员更相信存在事故，因此也更加谨慎。另外，本研究揭示了完全信息披露在某些情况下并非最优，这也和未被提醒的V2V驾驶员过分倾向于相信不存在事故而导致选择激进驾驶有关，这种选择会使得事故发生的概率变大，如下图二所示。
图二 均衡下事故发生概率随着信号提醒概率的变化
最后，本文还发现事故发生概率和社会成本之间存在权衡，无法同时达到最优，如下图三所示。
图三 均衡下事故发生概率和社会成本随着信号提醒概率的变化
总结与展望
总结来说，文章利用信号博弈模型揭示了在车辆间通信环境下，未被提醒的V2V驾驶员更倾向于采取激进的驾驶行为。同时，作者发现完全披露信息并不一定能最小化事故发生概率或社会成本；此外，作者还指出了该场景下事故发生概率和社会成本之间存在权衡。基于该研究工作，我们可以进一步思考在V2V技术背景下引入更加具体的现实约束，如通信距离限制和信息新鲜度等，以改善实际系统的性能和表现。
参考文献
[1] Gould, B. T., & Brown, P. N. (2023). Information design for Vehicle-to-Vehicle communication. Transportation research part C: emerging technologies, 150, 104084.
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香港中文大学（深圳）
网络通信与经济实验室
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