随着国家经济不断发展,居民的汽车保有量逐年提高,带来的交通拥堵现象日益严重,协调不同道路车辆的交通路口对于交通效率的提升有着至关重要的作用。然而,传统的交通信号灯机制无法根据实时的交通状态改变控制策略,严重限制车辆通行效率。随着车联网、自动驾驶和5G等技术的发展,车辆的感知、通信和计算能力有了显著的提高,基于群体智能的路口协调机制逐渐成熟。在此基础上,论文提出基于反斯坦伯格博弈的无信号灯路口协调方法,该方法首先通过移动边缘节点收集所有车辆的状态并计算最优通行策略,这种方法不仅可以提高整体通行效率,而且保证个人的驾驶体验和安全性。然后,移动边缘节点基于各个车辆自身信息,构造针对的领导者函数,以诱导每个车辆作出合适的决策。最后,每辆车都将根据自身的偏好信息以及移动边缘节点提供的领导者函数作出最终驾驶决策。该方法由车辆作出最终的决策,保证车辆的自主性和灵活性。本文提出基于遗传算法的交通路口协调最优化模型和基于反斯坦伯格博弈的诱导模型实现交通路口的多车协同,然后通过交通路口的仿真实验验证模型的性能,实验结果表明论文模型可以有效提高交通路口的通行效率并且保证通行的安全性。