随着车载云计算技术的发展,车载云计算已被广泛地应用于处理移动用户的请求,以改善移动设备存储容量小、计算能力差、续航能力差的缺陷。由于车载节点的强移动性、车载网络的不稳定性以及车载节点数量的有限性,当大量用户发起请求时,车载云的网络带宽和计算资源会达到瓶颈。因此设计一个高效的任务调度策略是提高车载云计算系统性能的关键。本文的主要工作包括以下方面:首先,本文分析了车载云计算系统的特点以及现有研究的优缺点,建立了本文所研究的车载云系统模型,并针对实时性要求较高的任务,综合考虑任务执行的完整过程,即任务的数据传输过程和计算过程,以提高系统服务率和减少任务完成时间为目标,提出了一个基于优先级的任务调度策略。该策略综合考虑任务的数据传输量、计算量和截止时间,为任务设置优先级,调度优先级最高的任务,并为任务分配合适的节点,通过迭代计算优先级以适应系统状态的变化,提高调度策略的性能。接着,本文以提高车载云服务质量为目标,在基于优先级调度策略的基础上进行改进,提出了一个重调度方法。该方法考虑节点的连通时间,重新为任务分配节点,优先为任务分配连通时间短的节点,保留连通时间长的节点给后续任务以提高节点资源利用率,并根据系统状态的变化循环调用优先级调度算法和重调度算法,不断尝试,调整调度队列,从而得到一个性能更优的调度方案,进一步提高系统服务率。最后,通过仿真实验将本文提出的方案和现有的MMRR（min-min-round-robin）策略进行对比。实验结果表明,本文提出的方案具有较高的服务成功率,且能有效的减少任务完成时间。