近年来,汽车的智能驾驶水平不断提高,但由于行车环境复杂,自动驾驶系统的安全性仍然难以保障。在车路协同系统(Cooperative Vehicle-Infrastructure System,CVIS)中,智能路侧单元(Road Side Unit,RSU)因能够提供道路环境信息并辅助车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)的组网与通信受到广泛关注。路侧单元的主要功能是与车载终端(On Board Unit,OBU)进行信息交互,为车辆提供决策信息。目前路侧单元部署成为研究热点,合理地部署路侧单元能够有效地提高网络性能。通过调整路侧单元通信范围,可以适应不同交通流量的道路环境,降低通信时延和信息交互能耗。论文针对高速公路路侧单元部署问题,主要从以下几个方面进行研究:首先,分析了单向四车道高速公路环境特点和车辆移动特性,介绍了车路协同系统的组成结构、通信技术以及在高速公路中的应用场景;阐述了均匀部署和热点部署的部署方案和优缺点。然后,总结了常见的几种聚类算法的分类方法,如:基于层次聚类算法、基于密度聚类算法和基于网格聚类算法等,详细分析了经典KMeans聚类算法的算法原理及算法优缺点。针对经典KMeans聚类算法的缺点,结合高速公路行车环境,提出一种适用于高速公路车辆聚类的改进KMeans聚类算法,并给出网络剩余能量、存活节点数等聚类算法评价指标。在以上研究基础上,提出了基于车辆簇的RSU均匀部署方案,即两个路侧单元间的部署距离为平均车辆簇长度加两倍路侧单元通信半径,并将网络连通率和端到端时延作为RSU部署效果的性能指标。接着,针对高速公路路车辆聚类和侧单元部署研究设置了详细的通信环境、道路环境以及车辆仿真参数。采用NS-2仿真软件,分析RSU、车辆通信半径与车速对车路通信的影响,利用MATLAB软件,从簇头数与能量损耗关系、车辆聚类分布情况、存活节点数、网络剩余能量和端到端延时几个方面,对比提出的改进KMeans聚类算法与经典KMeans聚类算法,仿真结果验证表明,本研究改进后的KMeans聚类算法聚类效果明显优于经典KMeans聚类算法。最后,基于改进KMeans聚类算法,分析采用本研究提出的RSU部署方案时,RSU通信半径与车流密度、网络连通率以及平均车辆簇长度之间的关系,从而为设置RSU部署间隔和通信半径提供依据。