目前自动驾驶车辆的安全性多依赖于由车载多传感器收集的可靠原始数据,但是传感器性能易受环境影响,造成单车感知能力不足。车联网通信技术以及5G毫米波通信技术可以促进多车之间感知信息的高效传输,提高整个车辆网络的环境感知能力。因而,感知技术和通信技术的融合是使得自动驾驶技术从单车自动驾驶到多车互联自动驾驶的一大发展趋势。但是,却面临着海量感知信息和通信链路不稳定造成的高时延传输等问题。因此,本文基于一种联合感知通信时分一体化设计框架分别对多车互联自动驾驶场景中的时间资源分配方法和通信模式选择方法展开研究,以实现多车互联自动驾驶网络中信息的低时延可靠传输。本文的主要贡献包括两部分:（1）针对多车互联自动驾驶网络中车间感知信息共享程度低以及海量数据传输困难的问题,对感知和通信进行联合设计,在物理层的帧结构维度做到时间分配比例动态可调。系统层面,以雷达互信息量作为系统性能评估指标,基于系统中的信号干扰分析构建系统优化函数,并结合博弈论方法面向中心车辆提出集中式时间资源分配方法。仿真验证了所提出的算法相较于传统算法可使系统性能最少提升14.53%。（2）针对多车互联自动驾驶网络中分布式部署情况下车-车通信链路不稳定导致的信息传输时效性低的问题,提出了环境感知业务支持车辆（Environment Sensing Service Support Vehicle,ESSS Vehicle）和车路协同业务支持车辆（Cooperative Vehicle Infrastructure Service Support Vehicle,CVISS Vehicle）共存的分布式联合通信计算模型,每个车辆都搭载有联合感知通信时分一体化系统。对于ESSS车辆,提出车车通信和车车/车路通信协同的两种通信模式,并结合排队论理论对信息响应时延进行研究,得到选择何种通信模式的门限判决函数。对于CVISS车辆,提出了基于信息年龄的系统状态更新算法。仿真验证了车辆搭载一体化系统能够有效降低信息在网络中的响应时延4.5%。