车路协同系统作为智能交通系统发展的核心,全方位实现交通系统中人-车辆-道路三方面的信息交互共享与协同,提高道路通行能力和交通运行效率,保障道路交通系统的安全、高效和环保。在车路协同系统中,路边单元作为传感器网络的网关节点,主要完成系统环境数据监测和为经过车辆提供信息服务的工作,并将监测到的道路交通状况、天气状况、环境数据、野生动物活动等信息通过经过车辆以“存储-载带-中继”的方式转发给与互联网相连接的路边单元,最终将信息上传至高速公路数据中心,该过程对车路协同系统信息服务质量的提升具有重大意义。本文主要研究在边远地区高速公路车路协同系统中的路边单元与经过车辆之间的分组传输调度问题。该场景下的路边单元由于环境限制无法接入互联网和供电网络而需通过收集可再生能源实现自供电功能。针对该应用场景,解决系统在能量到达、车辆到达和车速等随机因素下分组传输的时延最小化问题。本文的研究工作具体分为以下两个方面:(1)研究了车辆在自供电路边单元和与互联网相连接的路边单元之间的分组调度优化问题;建立了分组调度模型,利用马尔可夫决策过程框架分析了系统状态转移和分组平均传播时延;建立了系统分组平均传播时延最小化模型并进行求解;提出了能量-时延均衡的自供电路边单元分组调度优化策略;最后将该策略与现有的贪婪转发策略、Q-learning方法进行对比仿真实验,验证了该策略能够在系统能量约束下,自适应地进行分组调度优化,有效降低系统分组平均传播时延,提升系统分组传输效率。(2)进一步扩展系统的应用场景,研究了系统中所有自供电路边单元与经过车辆进行分组调度的问题;利用李雅普诺夫优化理论建立了系统优化模型;分析了系统状态以及决策;将分组调度优化模型转化为背包问题求解,提出车路协同系统能耗-分组排队均衡的分布式分组调度优化策略;最后将该策略与平均分配策略和分组排队长度加权分配策略进行对比仿真实验,实验结果表明该策略能够有效协调系统能耗与分组排队的关系,降低系统分组在传输过程中造成的时延,提高系统整体的工作效率,提升系统数据通信服务质量。