近年来,云计算技术发展越来越成熟,将云计算与车载网进行结合,车辆、路侧单元和中央云端就构成了车载云计算环境。在车载云计算环境中,车辆携带的任务需要进行处理时,任务可以依赖自身资源进行处理,也可以把任务上传至中央云进行计算。学术界将这种把资源受限设备上的任务卸载到资源丰富的代理端上去计算的方式称为“计算卸载”。计算卸载不仅可以延长终端设备的电池寿命,还可以减少任务的完成时间等。但是在车载云环境中,将任务卸载到资源集中的中央云端所带来的高网络延迟会导致云服务不能进行精确的车辆位置定位和处理低延时需求的任务等问题,并且还会带来额外的传输能量成本。随着5G通信技术的快速发展,将计算代理端下沉的边缘计算成为提高卸载效率的有效方法。在车载云环境中的路侧单元上部署边缘服务器使传统两层计算卸载结构车辆-云端转变成了三层计算卸载结构车辆-边缘-云端,称之为车载边缘计算环境,本文就是在该环境下进行的研究。本文重点研究5G异构网络中车载边缘计算环境下的计算卸载机制,首先对在静态车载边缘计算卸载环境中,边缘层的引入是否改善了任务卸载性能做了研究,然后对属性不同的任务的计算卸载如何做出更优的卸载决策进行了研究,最后重点研究了在动态车载边缘计算卸载环境中,由于车辆移动导致的通信链路变换,静态环境下的卸载算法用到动态环境中不能很好的降低任务的完成时间的问题,提出了通过计算切换的方式来降低动态车载边缘计算卸载环境下的任务完成时间的优化方案。本文就如何在车载边缘计算环境下提高卸载效率进行了研究和分析,并基于MATLAB R2016a平台进行了仿真实验,在通信计算比的约束条件下,对任务的执行时间和完成时间两项性能参数进行了分析和比较,对任务的计算卸载决策作出指导,并且对提出的动态车载边缘计算卸载优化方案进行了实验仿真。结果表明:三层计算卸载结构能很好的对传统的两层计算卸载结构进行补充;属性不同的任务对代理资源端的选择也是不同的;本文提出的计算切换的优化方案能改良动态环境下卸载效率,缩短任务的完成时间。