近年来,全球车辆用户数量已超过十亿和涌现出各类车载服务,例如道路预警,自动驾驶和智能停车等,为车联网中计算存储资源提出了极为严苛的要求。为保证车联网中用户服务质量,将移动边缘计算引入传统车联网,即车联网边缘计算。然而,车联网边缘计算存在资源受限和硬件部署开销大的问题。为此,有学者提出将具有计算能力的停泊车辆作为边缘计算节点,辅助边缘服务器提供计算服务,从而构成一种新型网络范式—停泊车辆辅助边缘计算。目前,停泊车辆辅助边缘计算中的资源与服务优化问题成为车联网技术领域的研究热点之一。本文探讨如何解决停泊车辆辅助边缘计算中有限计算资源分配问题和有限停车位匹配问题,以保证终端用户服务质量,扩展网络服务覆盖范围和提升网络容量。本文的主要内容如下:（1）以合理调度停泊车辆有限资源,辅助边缘服务器协同执行计算任务为出发点,研究了面向停泊车辆辅助边缘计算的资源分配策略,该策略的优化目标是最小化请求车辆总服务成本,同时最大化停泊车辆效用。考虑停泊车辆与边缘服务器协同执行计算任务,将作为请求车辆代理的服务提供商和停泊车辆之间的交互关系建模为主从博弈模型。本文提出一种基于三元搜索算法得到最优资源分配策略。仿真结果表明,本文所提资源分配策略比现有仅考虑边缘服务器执行计算任务的策略性能更优,体现在可有效提升停泊车辆效用和降低车辆用户总服务成本方面。（2）联合停泊车辆辅助和智能停车技术,提出了一种基于停泊车辆辅助边缘计算的移动车辆车位匹配策略。该策略引导移动车辆以较小开销找到可用车位,同时利用停泊车辆空闲资源辅助边缘节点控制器执行计算任务,通过经济奖励激励车辆主动共享资源参与任务执行。将移动车辆与停车位匹配优化问题建模为最大权完美二分图匹配问题,并利用KM算法求解出最大化移动车辆总效用的移动车辆车位最优匹配。仿真结果表明,所提策略能够高效提升移动车辆效用和降低边缘节点控制器服务成本。