信息技术的发展促使嵌入式系统演变为信息物理系统（Cyber-Physical Systems,CPS）和物联网（Internet of Things,Io T）,其中汽车CPS和工业Io T设备是嵌入式系统在CPS领域和Io T领域典型的两个应用。汽车CPS是高安全关键且能量成本敏感的信息物理系统,因此高安全和高能效是汽车CPS开发和设计考虑的主要目标;工业Io T设备是性能关键且能量受限的物联网系统,因此高性能和能量感知则是工业Io T设备开发和设计考虑的主要目标。近年来,汽车CPS和工业Io T设备为尽可能的利用多核、多处理器的性能来执行具有数据依赖和优先约束的并行应用,以并行应用作为基础模型的调度算法研究也因此涌现。但现有面向汽车CPS的高能效调度研究仅涉及实时和可靠性感知的调度算法,未存在满足功能安全需求的高能效调度算法的相关研究;而现有面向工业Io T设备的能量感知调度研究仅考虑动态能量约束,未存在满足动态和静态能量约束结合的能量约束的能量感知调度算法。因此本文旨在补足这一空缺,针对采用动态电压与频率调节（DVFS）技术的汽车CPS和工业Io T设备的低能量并行调度算法研究提出如下主要工作:1.本文提出了一个两验证一优化的高能效调度算法。该算法将汽车CPS高能效功能安全问题分解为三个子问题,即1)响应时间需求验证;2)功能安全需求验证;3)功能安全下能耗优化;并基于汽车安全完整性等级（ASIL）分解来实现高能效功能安全调度算法设计。通过真实和合成的汽车CPS应用进行的实验表明所提出的算法在满足功能安全需求的前提下,能够有效降低系统能耗,解决了汽车CPS高能效功能安全调度问题。2.本文提出了一个基于建模-测量-设计-优化的能量感知调度框架ESF来保证动态和静态能量的联合约束。该框架具有深度集成的四个设计流程,即1)功率和能量约束建模;2)基于工业Io T设备的功率参数测量;3)包含能量预分配的基本框架设计;4)框架优化。通过理论和实践的联合验证实验表明ESF确实能够保证动态和静态能量的联合约束并优化系统响应时间,是一个设计良好的能量感知调度框架。