本发明涉及车联网技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的车辆联网方法，包括：根据边缘计算服务器之间的实时负载量差异，判断边缘计算服务器是否需要进行任务迁移，根据不同任务的任务相关数据之间的相似性、任务间车辆的行驶位置的相似性，获得需迁移边缘计算服务器之间不同任务的数据‑位置相似性，获取迁移动作的奖励函数，从而对Q学习算法的Q矩阵进行迭代更新，得到需迁移边缘计算服务器的最优迁移边缘计算服务器，然后对车联网中边缘计算任务进行迁移。本发明减少了边缘计算服务器的能源消耗，提高了总体资源利用率和负载均衡，提升了车辆联网系统的整体性能和可持续性。