随着物联网技术和人工智能技术的飞速发展，车辆边缘计算越来越引起学者的关注。车辆如何有效地利用其周边的各种通信、计算和缓存资源，结合边缘计算系统模型将计算任务迁移到离车辆更近的路边单元，已经成为目前车联网研究的热点。由于车辆应用设备计算资源的有限性，车辆用户的任务计算需求无法满足，需要提升车辆周边计算资源的利用率来完成计算任务。本文研究了车辆边缘计算中任务的合作卸载机制，以最小化车辆任务的计算时延。首先，考虑周边停泊车辆以及路边单元的计算资源，设计了由云服务器层、停泊车辆合作集群层和路边单元合作集群层组成的任务合作卸载3层系统架构，通过路边单元合作集群和停泊车辆合作集群的合作卸载，充分利用系统的空闲计算资源，进一步提高了系统的资源利用率。然后，基于k-聚类算法的思想提出了路边单元合作集群划分算法对路边单元进行合作集群的划分，并采用块连续上界最小化的分布式迭代优化方法设计了任务合作卸载算法，对终端车辆用户的任务进行卸载计算。最后，通过将本文算法和其他算法方案进行实验仿真对比，仿真结果表明，本文算法在系统时延和系统吞吐量方面具有更好的性能表现，可以降低23%的系统时延，并且能提升28%的系统吞吐量。
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