目前的车联网模型主要分为四大种：
- V2V：即Vehicle to Vehicle,该模型可以实现车与车之间的信息交换，能够使车辆获取附近其他车辆的行驶状态，避免交通事故的发生。
- V2R:即Vehicle to Road,该模型主要实现车与道路交通基础设置之间的通信，例如交通信号灯的状态。
- V2H：Vehicle to Human,该模型主要实现车与驾驶者之间的信息传递或者远程控制，例如远程驾驶，远程打开车门，远程打开空调等。
- V2I：Vehicle to Internet,该模型主要实现车与互联网之间的信息传递，这个模型中，只能汽车成为互联网的远程终端，可以获取互联网的服务和内容。[1]
在过去的一段时间，对于车联网中的路由策略，中继车辆的选择，不同车联网的模型的处理，有很多的专家学者给出了很多的方向。
对于车联网中数据转发的策略，通常分为两种：确定性路由和机会性路由。 在确定性路由中，发送方将数据包发送到一个基于最优算法选择的附近车辆。 在机会性路由中，数据包被发送到一组中继车辆，而不是只有一个邻居，这样可以提高发送方和中继节点集之间的数据包传递比(PDR)。这组中接收数据包的车辆之一将决定更接近最终目的地的下一跳中继节点集，因此，高数据包传递比意味着机会路由算法的高效率和可靠性。[2]
在[3]中，研究者提出了基于机会权重的环境自适应动态车联网路由（SaDAGR），SaDAGR 引入了车辆行驶行为预测模型，设计了动态信标周期自适应调节机制，并在转发策略中设计机会权重转发机制，引入车辆目的方向预测及车前密度感知，所提路由能够适应复杂交通环境下大动态范围的车辆速度、车辆密度的交通变化。
并且作者通过仿真结果证明了，SaDAGR 增强了网络的连通性，降低了重传，减少了时延，提高了数据转发效率。
在[4]中，研究者针对车联网低时延、高可靠性的通信需求，提出了基于簇稳定的车辆分簇方法，有效增加通信时间，提高通信可靠性。在此基础上，研究功率受限的情况下车联网簇内数据分发的中继选择问题，提出了一种基于功率预分配的中继选择方法。该方法簇内车辆协作采用HDAF转发协议，在中继选择之前先对源节点和潜在中继节点进行功率分配，求取系统中断概率最小的功率分配因子，然后比较融入功率优化因子的各个节点的等效信道增益，选择出最优中继节点集合。数值结果表明：基于簇稳定的车辆分簇方法相比基于地理位置的分簇方法具有更高的稳定性。同时，提出的中继选择方法在相同条件下比传统的单中继选择方案和全中继选择方案具有更小的中断概率。
在[5]中，研究者提出了一种中继节点混合选择策略的路由算法，简称混合选择路由算法。该路由算法结合了等两种中继节点的选择标准：即在发送方的邻居节点中，先按照距离目的节点最近的选择标准选择第一个中继节点，再按照与发送节点链路最稳定的选择标准选择第二个中继节点。之后，发送节点将数据包分别发送给被两个不同标准选择出来的中继节点。此外，为了进一步提升该算法的性能，混合选择路由算法还加入了预处理，为止预测和去除重复数据包等过程。
在[6]中，作者针对 V2V 链路不稳定的问题，提出了一种基于信道感知的转发链路增强算法 FLEA (Forward Link Enhanced Algorithm)。首先，基于对周边车辆的历史位置及速度信息的采集对车辆进行记忆性位置预测，然后结合信道感知计算当前时刻通信覆盖范围，预测位置在通信覆盖范围内的车辆通信链路是可靠的。将贪婪转发算法与 FLEA算法结合引入到车联网路由设计中，仿真结果表明所提算法可以提升数据包投递率，并且有效降低端到端时延。
在[7]中，作者考虑到车辆的移动性和车辆之间共享的内容，提出了一种基于深度学习的物联网数据传播方法，该方案分为三个阶段：1）第一阶段，通过一种能量估计方案，确定参与数据传播的车辆，2）第二阶段，使用weiner过程模型计算这些车辆的连接概率，以识别确定可靠地链接。最后3）第三阶段，设计了一种基于卷积神经网络（CNN）的汽车对之间的社会关系评分估计方案。使用CNN识别理想的车辆对，可以共享数据，以确保最小延迟和高数据可用性。研究者对该方案在公路拓扑上进行了仿真评估。结果证明了该方案在性能指标上的有效性。
在[8]中，作者提出了一种基于社交网络和Q-learning向结合的中继选择算法，以提高D2D（设备对设备）用户在互联网通信系统的通信速率。方案分为两步进行。首先，引入社会阈值对潜在的中继节点进行过滤，以减少基于D2D通信网络中用户兴趣的探测次数，然后提出了一种基于Q-learning算法的最优中继选择算法，以最大限度的提高D2D链路的总速率。该方法可以提供最优的中继选择方案，满足车联网通信的要求。仿真结果表明，该方案在保证通信安全的基础上，可以减少探测继电器的效率，提高系统的通信速度。
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