当前车联网(Internet of vehicles,Io V)已成为智能交通系统的研究热点。但由于车辆的移动性导致拓扑结构变化快,从而造成数据传输保障的困难,时延保障尤为突出。而端到端时延往往与传输调度方式有着密切关系,但Io V中存在多类型异构网络、网络频繁切换等现实问题,这给路由研究带来了极大挑战。本文针对Io V中所存在的多类型异构网络、网络频繁切换等现实问题,引入软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)这种新型网络架构,形成一种新的网络范式——软件定义车联网(Software Defined Io V,SD-Io V),以其控制与转发分离,集中控制和开发可编程性等特点来解决当前Io V中路由决策问题。本文重点分析计算了有线传输的时延上界,并结合3GPP关于车联网业务场景对无线传输时延技术要求,提出了端到端的SD-Io V时延模型,以满足延迟敏感业务的时延要求。本文主要工作和贡献如下:首先,提出了基于功能分离的端到端SD-Io V时延模型。该模型通过引入功能分离框架解决了优先级网络演算下的时延难以保障,重复大量计算等问题,并在此基础上结合链路时延的测量计算与无线传输的具体要求,全面的考虑了端到端时延的各组成部分,最大程度的保障了延迟敏感业务的时延。其次,为更好的保证SD-Io V的Qo S需求,本文设计了一种基于功能分离的Qo S路由(Function Separation Based Qo S Routing,FSBQR)算法。该算法根据不同的业务需求将数据流进行划分,优先保证延迟敏感业务,对于其中的路由过程主要依赖于上述所提到的SD-Io V时延模型进行建模分析,以选择最优的转发路径。最后,对控制器的基本功能进行了扩展,搭建了基于功能分离的SD-Io V路由系统。设计了相应的资源分配算法,并将FSBQR算法嵌入其中,针对系统重路由过程所产生的大量丢包给出了解决方案。在Mininet仿真平台中进行了验证,对链路利用率、延时和抖动方面进行了比较,结果显示本文提出的FSBQR算法能够可以较好保障高优先级时延。