En los últimos años, la demanda de computación en el borde vehicular (VEC) ha crecido rápidamente debido a la creciente necesidad de aplicaciones de baja latencia y alto rendimiento como la conducción autónoma y los sistemas de transporte inteligentes. Sin embargo, ofrecer servicios de VEC en ubicaciones rurales sigue siendo una dificultad debido a la falta de instalaciones de red. Abordamos este problema aprovechando plataformas de gran altitud (HAPs) y técnicas de acceso múltiple con división de tasa (RSMA) para proponer un sistema de VEC asistido por HAP habilitado para RSMA, que puede mejorar la conectividad y proporcionar capacidad computacional en ubicaciones rurales. También introducimos un marco basado en el algoritmo de política determinista profunda (DDPG) que optimiza la asignación de recursos y la descarga de tareas al considerar conjuntamente la tasa de descarga, la tasa de división, la potencia de transmisión y los parámetros de orden de decodificación. A través de resultados de simulaciones extensas, el marco propuesto muestra un rendimiento superior en comparación con esquemas convencionales en cuanto a la tasa de éxito de la tarea y el consumo de energía.