1.一种融合无人机的智能车辆及机器人跨楼栋运载方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将运输任务指令发送至指定的运载机器人和匹配的无人机；

所述运载机器人和与之匹配的无人机之间采用灯色序列密码协议进行匹配通信；

步骤2：依据接收到的运输任务指令获得运输起点和终点坐标，运载机器人按照定位片运动至运输任务起点对应的楼栋门口处，无人机依据GPS导航飞行至运输任务起点对应的楼栋门口处；

步骤3：运载机器人识别并匹配无人机；

到达运输任务起点对应的楼栋门口处的无人机发按照设定的通信协议发出不同颜色的灯光信号，运载机器人对无人机发出的不同颜色的灯光信号进行识别，若与预先存储的灯色序列相同，则认为两者匹配成功，两者进行通信；

步骤4：当运载机器人与无人机成功匹配后，令无人机与运载机器人保持相对静止的稳定运动形态；

步骤5：判断无人机与运载机器人两者之间的运动形态是否稳定，若稳定，则无人机依据与运输任务生成导航路径下，指引运载机器人前行；

所述稳定运动形态是指无人机和运载机器人以固定的距离和固定的姿态角运行，保持相对静止前行；

步骤6：当无人机运行至运输任务终点位置时，利用栋楼栋外的定位片识别楼栋信息，当识别的楼栋信息与运输任务终点匹配时，运载机器人与无人机之间的形态稳定解除，运载机器人按照楼栋定位片前行至运输任务终点位置，完成运输任务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机和运载机器人的姿态角通过两者自带的Kinect传感器测量获得。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用基于深度学习神经网络的运动形态稳定模型判断运载机器人和无人机两者的运动形态；

所述基于深度学习神经网络的运动形态稳定模型是以运载机器人和无人机的相对位姿时间序列作为深度学习神经网络的输入数据，运动形态稳定结果作为深度学习神经网络的输出数据，进行训练获得。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，按照以下位姿校准策略对无人机和运载机器人的姿态进行调整，使得两者保持稳定运动形态，在稳定运动形态中，固定姿态角α0＝

90°，β0＝90°：

1)当 且 时，运载机器人与无人机保持相同速

度运行；

2)当 且 时，运载机器人以1.5倍的无人机速度

跟随无人机前行；

3)当 且 或者 时，运载机器人轮对以0.1-0.25r/s转速实时校准；

4)当 且 或者 时，运载机器人以1.5倍无人机速

度按轨迹运行；

其中，l和L分别为无人机和运载机器人Kinect之间的实时距离和在稳定运行形态下的固定距离；

α和α0分别表示无人机与运载机器人Kinect连线和无人机Kinect水平线所形成的实时姿态角以及在稳定运行形态下的固定姿态角；

β和β0分别表示无人机与运载机器人Kinect连线和运载机器人Kinect水平线所形成的实时姿态角以及在稳定运行形态下的固定姿态角。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，构建无人机与运载机器人稳定运动形态的不可入侵域，当不可入侵域内无其他物体入侵时，无人机和运载机器人正常运行；

当不可入侵域内存在其他物体时，无人机利用自带的Kinect传感器采集入侵点所在位置，以运载机器人为圆心，进行弧形移动，直至入侵物体位于不可入侵域外；

所述无人机与运载机器人稳定运动形态的不可入侵域的构建过程如下：A)确定运载机器人矩形边界；

检测运载机器人图像边缘，以及运载机器人尺寸，构建运载机器人矩形边界，通过运载机器人矩形边界的顶点，构建圆弧形边界C，半径为R，运载机器人Kinect安放在圆弧形边界C所在的弧形圆心处；

B)将构建的弧形边界作为准线，与无人机Kinect和运载机器人Kinect之间的连线平行的线作为母线，以所述准线和母线形成类圆柱体空间区域作为不可入侵域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，按照以下过程判断是不可入侵域中是否存在入侵物：首先，构建不可入侵域三维坐标系；

以运载机器人的Kinect位置为原点，以运载机器人的Kinect到无人机上Kinect构成的射线为x轴，垂直于地面向上的射线为z轴，根据右手法则确定y轴方向，构建三维坐标系；

其次，计算不可入侵域中潜在入侵物体与所构建的三维坐标系统x轴之间的距离S面；

其中，a表示运载机器人Kinect对潜在入侵物体m的距离；b表示无人机Kinect对潜在入侵物体m的距离；L表示运载机器人Kinect和无人机Kinect之间的距离，且无人机和运载机器人间Kinect的连线也为圆心的连线；H表示运载机器人Kinect、无人机Kinect和入侵物构成的三角形的高度；

最后，若H≤R，则存在物体入侵不可入侵域；若H>R，则没有物体入侵不可入侵域。