1.一种基于路口的V2P避免碰撞方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、确定博弈的参与者为车辆和行人，定义行人和车辆的通行策略集，并将驾驶员和过街行人分类；

步骤二、观测路口车辆，行人密度，人车从决策区到冲突区域的距离、速度、车速和单位批次过街行人的数量，分别求解V2P在路口采取不同通行策略的延误支付和风险支付，计算双方的总收益，建立V2P博弈模型，求得两者最优的通行策略组合；

步骤三、引入交通奖罚支付，奖励在路口主动停车避让行人的驾驶员，处罚与行人抢道的驾驶员，重新计算双方的总收益，建立改进的V2P博弈模型，求得两者最优的通行策略组合；

步骤四、建立IEVRI模型，分析交通参与者的心理，证明引入交通奖罚的必要性。

2.根据权利要求1所述的基于路口的V2P避免碰撞方法，其特征在于：所述步骤一中，所述行人的策略集定义为P＝{等待，通过}；所述车辆的策略集定义为V＝{等待，通过}；所述行人的类型分为Pc＝{老弱病残孕幼，其他}；所述驾驶员的类型根据驾驶员平时驾车习惯的安全级别分为Vc＝{安全型，一般型，危险型}。

3.根据权利要求1或2所述的基于路口的V2P避免碰撞方法，其特征在于：所述步骤二中，计算出的双方的总收益如下表：其中，Dp*为行人延误支付Dp采用min-max标准化处理后的结果，Dv*为驾驶员延误支付Dv*采用min-max标准化处理后的结果，Sp 为行人风险支付Sp采用min-max标准化处理后的结果，Sv*为驾驶员风险支付Sv采用min-max标准化处理后的结果，α延误支付的权重，β为风险支付的权重，β＝1-α。

4.根据权利要求3所述的基于路口的V2P避免碰撞方法，其特征在于：所述行人延误支付Dp为：式中：ρp1、ρp2为道路中往返方各自的行人流量；t'为车辆穿越行人的安全穿越间隙；w为一条车道宽度；vp为过街行人的速度；vv为车辆的速度。

5.根据权利要求4所述的基于路口的V2P避免碰撞方法，其特征在于：所述驾驶员延误支付Dv为：式中：ρvn为第n条车道车流量；tn为第n条车道行人穿越车辆的安全间隙时间；ts为行人决断时间；tl为车身长度通过的时间。

6.根据权利要求5所述的基于路口的V2P避免碰撞方法，其特征在于：求解所述行人风险支付Sp和驾驶员风险支付Sv的方法：设行人在决策点的加速度为ap，设驾驶员在决策点的加速度为av，驾驶员到冲突域的距离分别为lv，行人到冲突域的距离分别为lp，两者以此状态通过冲突域的时间差为：若T<1s，则视双方的风险为无限大，车辆必须优先给行人让行；

定义所述行人风险支付Sp为：

定义所述驾驶员风险支付Sv为：

式中：δv为车祸对驾驶员生命的威胁程度；m为车辆质量；np为单位批次过街行人的数量；δp为车祸对行人生命的威胁程度；B(vv,np)为车速与单位批次过街行人数量相对的势，其取值如下：

7.根据权利要求1或2或4或5或6所述的基于路口的V2P避免碰撞方法，其特征在于：所述步骤三中，引入交通奖罚支付为分段函数，该分段函数为：式中：vv表示车辆的速度，加入处罚支付，驾驶员的总收益函数为：

式中：Dp*为行人延误支付Dp采用min-max标准化处理后的结果，Dv*为驾驶员延误支付Dv采用min-max标准化处理后的结果，Sp*为行人风险支付Sp采用min-max标准化处理后的结果，Sv*为驾驶员风险支付Sv采用min-max标准化处理后的结果，γ代表交通奖罚的权重，α延误支付的权重，β为风险支付的权重，β＝1-α，且α>β,α>γ，车辆选择通过F(vv)取正值，否则取负值。

8.根据权利要求7所述的基于路口的V2P避免碰撞方法，其特征在于：所述步骤四中，所述IEVRI模型中I为无知者，代表未受到违章驾驶员影响的人；E为潜伏者，代表被违章者影响尚未决定是否效仿违章驾驶员的人；V为违章者，代表效仿违章驾驶员的人；R为恢复者，代表受过交通处罚后暂时不再违反规则的人；I(t)、E(t)、V(t)、R(t)分别表示t时刻这四类人的总数量，满足以下公式：I(t)+E(t)+V(t)+R(t)＝1。

9.根据权利要求8所述的基于路口的V2P避免碰撞方法，其特征在于：所述IEVRI模型中一个无知者一旦与潜伏者接触就必然成为潜伏者的可能，一个潜伏者有a倍的感染能力，那么t时刻I将以aE的概率成为E，E将以δ的概率成为R，以b的概率成为V，V将以c的概率成为R，R以σ的概率成为I，且少数R可能忽视交通处罚，以 的概率成为V，c在某种程度上与交通处罚的力度正相关，处罚力度越大，c越大；

求得IEVRI模型的平衡点，证明c对整个交通系统的稳定及演变起着至关重要的作用即引入交通处罚后，交通参与者的违章率将会大大减少。