为解决车路协同环境下城市道路车道缩减路段车辆强制换道导致的通行效率和安全问题,基于博弈论思想提出了一种自动车辆协同换道控制策略.针对多车道缩减场景构建完全信息下的两方非合作博弈模型,并依据整体合理性条件和个体合理性条件判定将其扩展为合作-非合作博弈转化模型;在安全和效率收益函数中引入乘客行驶偏好,以适应不同乘客的驾驶风格倾性及增强车辆换道的类人化决策;然后利用收益等值思想求解博弈系统的那什均衡和基于夏普利值进行收益分配以得到两种模型中博弈车辆的最优控制策略.最后采用SUMO/TraCI与Python联合仿真方法对典型城市道路车道缩减场景进行实验验证.实验结果表明,基于两种博弈模型的协同换道控制策略在中高交通需求水平下均效果显著,且在车道缩减区表现出显著的局部效应;该控制策略不仅有效提升了车道缩减路区的交通安全和通行效率,还具有一定抑制交通震荡波的形成和传播、增加交通流稳定性的能力,可为未来车路协同环境下的自动车辆强制换道控制提供借鉴.