随着车联网的发展,车联网中的业务也在不断的增加,车辆与其他车辆、道路、基础设施、行人以及远程云服务器之间的数据交换也越来越多,越来越频繁。随着自动驾驶技术的发展与逐渐成熟,车联网中路径规划、全局交通管理、车辆信息管理以及流量预测等需要大量全局数据的各类应用在不断的增加的同时,对很多涉及实时操作、低时延要求和高质量服务的应用,如对象检测、冗余碰撞检测、转向制动、运动规划、行为规划等的需求也在快速增长。这些应用需要在网络中传输大量的数据,同时还需要进行大量低时延要求的数据计算处理。本论文根据车联网和自动驾驶技术的现状和未来发展,对未来车联网中的信息分发需求进行了分析和总结,提出了基于动态微云的车联网信息分发仿真系统。该系统利用远程云服务器完成需要对全局大数据进行处理和存储的应用任务,通过车辆形成的动态微云进行车辆之间的数据交换,使车辆获取更大范围的环境数据,通过车辆之间的协作,提升单个车辆的数据处理和计算能力,在本地完成低时延要求的应用任务。微云中的微云计算节点负责管理微云内的车辆、控制微云中车辆之间的协作以及成员车辆与远程云服务器之间的数据交换,将复杂的数据处理迁移到网络边缘,减少对网络带宽的占用和业务时延。本论文还设计了激励机制,通过积分鼓励的方式激励车辆成为微云计算节点,利用自己的计算和存储资源为其他节点提供服务。本论文首先调研了车联网等相关技术,分析随着自动驾驶技术的发展,车联网正在和即将面对的问题,针对这些问题带来的需求进行了基于动态微云的车联网信息分发仿真系统的设计,并给出了详细的设计方案,包括整体架构、方案流程、模块功能等内容。最后对设计方案进行了仿真实现,验证了设计方案的有效性。