近几年,车载自组网(VANET)已经成为重要的研究领域。如今,VANET已被公认为车辆间用于通讯的可靠网络。随着其不断发展,它将为智能交通系统做出更大的贡献。伴随可预计的收益,VANET仍面临诸多挑战。在VANET中,车辆与路边单元(RSU)通过通信完成数据的交换。但这不仅会增加网络成本,还因RSU易受到各种安全攻击的影响,而增加安全性问题。此外,使用VANET的功能时,车载单元(OBU)的计算性能较低无法满足密集型资源的计算需求。在此背景下,本文使用基于移动边缘计算(MEC)的无人机辅助车载自组网系统结构,使用无人机充当道路上方单元(RAU)替代RSU。同时,将车辆的传输功率与无人机轨迹的联合优化框架作为总效用最大化问题来求解,并为解决这一问题而将其转化为能量感知的动态资源分配问题。通过考虑车辆间的非合作和合作两种情况,使用动态规划方法获得了固定无人机轨迹下的车辆的最优功率分配。此外,在固定功率的条件下,本文基于地面与无人机间的距离和车辆最优卸载数据大小,提出了一种无人机轨迹优化算法。仿真结果验证了该框架相对于其他基准方案的有效性。进一步的,考虑到交通管理是现代城市面临的主要问题。而使用基于RSU的VANET交通管理解决方案受到车辆追踪方式与车辆评级方法的限制。在此背景下,本文使用多无人机组成无人机自组网(FANET)代替RSU并与VAENT形成无人机-车载协作自组网。在此网络结构中提出了车辆追踪和车辆评级方法用以有效的管理道路交通。仿真结果表明,所提出的协作网络可以有效地追踪地面车辆并为其评级提供了一种低复杂度的解决方案。通过辆车的评级可以有效的识别问题车辆并及时对其和周围的车辆做出警示和预警。此外,随着无人机数量的增加,所提出的方法具有更好的可靠性和更长的连通性。