汽车向智能化发展的过程中产生了时延敏感密集型的车载应用,这给车联网在计算资源、存储资源和通信能力带来了挑战。本文以智能车联网为研究对象,面向车联网低时延应用需求,紧密围绕高效资源共享和低延迟通信的目标开展研究工作,重点解决车载雾计算中在资源受限的情况下如何实现高效资源共享和低时延所面临的关键性挑战,构建一套适用于社交车联网中基于雾计算的高效卸载机制体系,实现实时、高效和可靠的车联网资源共享及低时延通信。论文的主要工作和创新性成果概括如下:(1)设计了基于节点合作的车载雾计算架构,通过同层间实体相互协作减少通信时延并缓解主干链路通信压力,将车辆当做雾节点可以解决路边单元部署不足,基础设施上部署雾服务器的资源有限的问题。针对目前车联网协作网络数据难以获取的问题和车载雾计算中车辆将自己空闲资源共享现状,本文考虑到车辆节点的社交性及车辆通信特点,应用超图理论构建一个雾计算车辆合作网络模型,可以分析车辆的协作情况以及准确地预测车辆的动力学特性,从而进一步提高车载雾计算的性能并解决难以获得车辆协作网络数据的问题。(2)针对车联网的资源共享情况及实现手段,本文研究了单站点卸载的卸载决策和资源分配方案。针对多站点计算卸载场景,提出了最优化时延的多站点计算卸载策略。该策略以最小化时延为目的,通过对服务节点的预选保障卸载的稳定性,并提出了任务拆分及分配算法。