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计算密集和延迟敏感型车辆应用的岀现对车辆设备有限的计算能力提出了严峻的挑战，将任务卸载到传统的云平台会有较大的传输延迟，而移动边缘计算专注于将计算资源转移到网络的边缘，为移动设备提供髙性能低延迟的服务，因此可作为处理计算密集和延迟敏感的任务的一种有效方法。同时，鉴于城市地区拥有大量智能网联车辆，将闲置的车辆计算资源充分利用起来可以提供巨大的资源和价值，因此在车联网场景下，结合移动边缘计算产生了新的计算模式——车辆边缘计算。近年来，智能网联车辆数量的增长和新兴车辆应用的出现促进了对车辆边缘计算环境下任务卸载的硏究，本文对现有车辆边缘计算环境下任务卸载研究进展进行综述，首先，从计算模型、任务模型和通信模型三个方面对系统模型进行梳理、比较和分析。然后介绍了最小化卸载延迟、最小化能量消耗和应用结果质量三种常见的优化目标，并按照集中式和分布式两种不同的决策方式对现有的研究进行了详细的归类和比较。此外，本文还介绍了几种常用的实验工具，包括SUMO、 Veins和 Veinte.最后，本文围绕卸载决策算法复杂度、安全与隐私保护和车辆移动性等方面对车辆边缘计算任务卸载目前面临的挑战进行了总结，并展望了车辆边缘计算环境下任务卸载未来的发展方向与前景。
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