1.时序约束下基于边际成本的单卡车单无人机任务规划方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取服务所有客户点需遵循时序约束的有向无环图、包含无人机服务各客户点顺序和无人机被卡车释放和回收所需卡车停靠点的无人机路径，并基于有向无环图的邻接矩阵获取入度为零的客户点集合；

S2、查找无人机路径中与客户点集合中的客户点存在时序约束、且最邻近无人机路径末端的客户点，将其与无人机路径末端之间所有相邻两个顶点之间以及路径末端之后的位置作为潜在插入位置；

S3、根据潜在插入位置前后顶点或前面顶点的类型，获取将客户点集合中客户点插入潜在插入位置时的多种待插入路径，类型包括客户点和卡车停靠点；

S4、将所有待插入路径分别插入潜在插入位置得到各个潜在路径，再删除所有潜在路径中不满足无人机的载货量约束和飞行距离约束的路径以得到各个可行路径；

S5、计算无人机路径和所有可行路径中最后一个客户点预期被服务的时间，将每一条可行路径与无人机路径的服务时间之差作为边际成本；

S6、采用边际成本最小的可行路径更新无人机路径，获取无人机路径中新插入的客户点，并将其及与其连接的有向边从有向无环图中删除；

S7、判断步骤S6更新后的有向无环图中的客户点个数是否为零，若是，则完成任务规划；否则，返回步骤S1。

2.根据权利要求1所述的时序约束下基于边际成本的单卡车单无人机任务规划方法，其特征在于，步骤S3进一步包括：S31、获取无人机和卡车均位于卡车停靠点wi，服务客户点cr时的两种待插入路径为：路径A：无人机从卡车停靠点wi被释放服务客户点cr；

路径B：卡车携带无人机从卡车停靠点wi运动到卡车停靠点wk，之后释放无人机服务客户点cr；

获取无人机被卡车从卡车停靠点wi释放，服务客户点cr后，继续服务下一个客户点cj的四种待插入路径为：路径C：无人机服务客户点cr后与位于卡车停靠点wi处的卡车汇合，卡车携带无人机运动到卡车停靠点wk时再释放无人机服务客户点cj；

路径D：无人机服务客户点cr后与位于卡车停靠点wi处的卡车汇合，无人机获得包裹补给和电池更换服务后飞往客户点cj；

路径E：无人机服务客户点cr后直接服务客户点cj；

路径F：无人机服务客户点cr后与前往卡车停靠点wk的卡车汇合，之后被卡车释放服务客户点cj；

S32、判断潜在插入位置是否为无人机路径的最后一个位置，若是，进入步骤S34，否则进入步骤S33；

S33、获取潜在插入位置前后两个顶点R(p‑1)和R(p)的类型，并根据顶点R(p‑1)和R(p)的类型获取多种待插入路径：

1）当R(p‑1)为卡车停靠点，R(p)为客户点时，无人机从R(p‑1)前往客户点cr存在路径A和路径B两种待插入路径；服务完客户点cr前往R(p)存在路径C、路径D、路径E和路径F四种待插入路径，则此时无人机从R(p‑1)）出发，服务完客户点cr，再前往R(p)存在八种待插入路径；

2）当R(p‑1)为是客户点，R(p)为卡车停靠点时，无人机服务完R(p‑1)前往客户点cr存在路径C、路径D、路径E和路径F四种待插入路径；服务完客户点cr前往R(p)存在路径A和路径B两种待插入路径，则此时无人机从R(p‑1)出发，服务完客户点cr，再前往R(p)存在八种待插入路径；

3）当R(p‑1)和R(p)均为客户点时，无人机服务完R(p‑1)前往客户点cr存在路径C、路径D、路径E和路径F四种待插入路径；服务完客户点cr前往R(p)存在路径C、路径D、路径E和路径F四种待插入路径，则此时无人机从R(p‑1)出发，服务完客户点cr，再前往R(p)存在十六种待插入路径；

4）当R(p‑1)和R(p)均为卡车停靠点时，无人机服从R(p‑1)前往客户点cr存在路径A和路径B两种待插入路径；服务完客户点cr前往R(p)存在路径A和路径B两种待插入路径，则此时无人机从R(p‑1)出发，服务完客户点cr，再前往R(p)存在四种待插入路径；

S34、获取无人机路径中最后一个顶点 的类型，并根据 的类型获取客户点集合中的客户点cr的多种待插入路径：

5）当 为卡车停靠点时，无人机从 前往客户点cr存在路径A和路径B两种待插入路径，则此时无人机从 出发，服务完客户点cr存在两种待插入路径；

6）当 为客户点时，无人机服务完 前往客户点cr存在路径C、路径D、路径E和路径F四种待插入路径，则此时无人机从 出发，服务完客户点cr存在四种待插入路径。

3.根据权利要求1所述的时序约束下基于边际成本的单卡车单无人机任务规划方法，其特征在于，潜在路径中不满足无人机的载货量约束和飞行距离约束的确定方法包括：S41、对于潜在路径 中规划的顶点 ，从前往后的顺序依次检查相邻两个顶点的类型； 为潜在路径 中的第i个顶点， 为潜在路径 中的顶点总数；

S42、计算无人机每次从起飞到降落期间预计飞行的距离l和所需要携带的包裹数量q：若第i‑1个顶点 和第i个顶点 均为卡车停靠点，则l=0，q=0；

若 为卡车停靠点， 为客户点，则 ；

若 和 均为客户点，则 ；

若 为客户点， 为卡车停靠点，则 ；

其中， 为 和 之间的欧式距离；

S43、判断距离l和包裹数量q是否满足l≤最大飞行路径L，q≤最大载货量Q，若是，则潜在路径 满足无人机的载货量约束和飞行距离约束；否则潜在路径 不满足无人机的载货量约束和飞行距离约束。

4.根据权利要求1所述的时序约束下基于边际成本的单卡车单无人机任务规划方法，其特征在于，计算无人机路径的时间tR与计算可行路径的时间 的方法相同，时间tR的详细计算方法包括以下步骤：S51、对于无人机路径R中规划的顶点 ，当顶点R(i)为客户点时，则为顶点R(i)预期被无人机服务的时间；若顶点R(i)为卡车停靠点时，则 为无人机在卡车停靠点 与卡车汇合的时间；按从前往后的顺序依次计算从任务路径的起点到顶点R(i)的时间 ：若R(i‑1)为卡车停靠点，R(i)为客户点，则 ；

若R(i‑1)和R(i)均为客户点，则 ；

若R(i‑1)为客户点，R(i)为卡车停靠点，则 ，

此时服务客户R(i‑1)的无人机是从卡车停靠点ws释放；

若R(i‑1)和R(i)均为卡车停靠点，则 ；

其中，T[R(i‑1)]为从无人机路径的起点到第i‑1个顶点R(i‑1)的时间；

为无人机路径R中的第i‑1个顶点R(i‑1)和第i个顶点R(i)之间的欧式距离；vt为卡车恒定的行驶速度；vd为无人机恒定的飞行速度； 为从无人机路径的起点到卡车停靠点ws的时间； 为卡车停靠点ws与顶点R(i)之间的欧式距离；

S52、获取所有时间 中，顶点 为客户点的时间 ，并标记为T[c]，之后计算时间tR：其中，c为无人机路径中类型为客户点的顶点；C为无人机路径中类型为客户点的顶点的集合。

5.根据权利要求1所述的时序约束下基于边际成本的单卡车单无人机任务规划方法，p p p其特征在于，邻接矩阵A 为基于有向无环图G 构建的n行n列矩阵：若G 中存在从客户点ci指p向客户点cj的有向边，则令A 中第i行第j列的元素 为1，表示客户点ci需要在客户点pcj之前被服务；若不存在从客户点ci指向客户点cj的有向边，则令A 中第i行第j列的元素为0，表示客户点ci可以不在客户点cj之前被服务；

p p

获取有向无环图G 中入度为零的待插入客户点的方法为：对于G 中的每个客户点cr，检p查A 中第r列的元素值是否全为0，如果是，则表示客户点cr入度为零，将其添加到入度为零的客户点集合中。