车联网作为智能交通系统的研究热点,对交通行业的发展有着重要作用,不仅能提高交通运输系统的运营效率,而且能给驾驶员带来便捷、安全、舒适的体验。未来的车联网具有低时延、高可靠性、大规模终端互联等性能要求,对现有的车联网架构及网络性能构成挑战。本文通过对软件定义网络(software-defined network,SDN)的研究,分析了SDN与传统网络架构的区别,提出软件定义车联网中移动计算任务的分割分配方法和容错手段,研究内容分如下:针对目前车辆的计算能力与计算需求不匹配的现象,提出由周边车辆协助的任务计算方案,该方案基于车辆的计算能力、存储空间、任务的传输和执行时间分割任务,保证子任务传输期间内两车保持通信,且子任务量不超过执行车辆的剩余存储空间。任务计算完成后对执行车辆与请求车辆链路断开的情况,利用控制器的集中智能,计算出数据包的转发路径,完成计算结果的回传。对目前单一控制器在车辆基数大,请求频繁时发生故障的现象,设计了控制器代理模块,该模块通过接收控制器的策略信息完成车辆的请求。最后,本文在Mininet-WiFi网络模拟器中分别进行了距离优先策略和计算能力优先策略的仿真,实验结果表明周边车辆少时以距离优先排序的任务完成率高;反之,以计算能力优先排序的任务完成率高,并以车辆向基站上传数据为例验证控制器代理模块的可行性。