1.一种基于移动边缘计算的无人机和无人车协同配送方法，其特征在于：具体包括有以下步骤：（1）、云服务器接收订单业务请求；

（2）、云服务器整合可用的无人机站点和无人车站点资源，生成能耗优先的静态配送服务方案，并发送给物流仓库边缘服务器；

所述的整合可用的无人机站点和无人车站点资源，生成能耗优先的静态配送服务方案的具体步骤为：S21、根据订单业务请求中的包裹重量信息，筛除载重不满足的无人机和无人车型号；

S22、根据当前无人车站点的服务状态，筛选出当前服务可用的无人车站点集合；

S23、遍历当前服务可用的无人车站点集合，使用Dijkstra算法根据订单的寄件人地址、收件人地址求出从出发站点经过无人车交接站点到达目的地的最短路径，形成与各无人车站点一一对应的最短路径集合；

S24、根据包裹重量、无人机和无人车的功率信息，求出最短路径集合中各最短路径对应站点处的无人机和无人车在当前包裹重量下的功率 ，具体见式（1）：    （1）；

式（1）中， 表示包裹重量， 表示无人机或无人车的最大载荷重， 和

分别表示无人机或无人车的最大功率和空载功率；

S25、根据无人机或无人车在当前包裹重量下的功率 ，求出无人机或无人车在配送阶段的总能耗，具体见式（2）：    （2）；

式（2）中，代表无人机在配送阶段的总能耗 或无人车在配送阶段的总能耗 ，表示无人机或无人车配送的距离， 表示无人机或无人车的速度；

S26、使用PSO算法在时间约束下，遍历可用的无人机站点和无人车站点资源、以及最短路径集合，求出能耗最低的静态配送服务方案，并发送给对应站点的无人机和无人车去执行；其中，PSO算法的适应度函数见式（3）：     （3）；

式（3）中，     （4）；

式（3）和（4）中， 表示无人机在配送阶段的总能耗， 表示无人车在配送阶段的总能耗，具体由公式（2）求出； 表示配送阶段无人机和无人车的总能耗之和； 表示静态配送服务方案的适应度值， 表示配送阶段无人机和无人车的总配送时间，表示截止时间约束，表示恒定惩罚值；

（3）、包裹送至静态配送服务方案中指定的无人机站点，无人机执行静态配送服务方案中的前半段飞行配送任务，将包裹运送到静态配送服务方案中指定的无人车交接站点；

（4）、当无人机携带包裹到达无人车交接站点时，进行服务冲突检测后，将包裹交给指定的无人车交接站点中合适的无人车；

（5）、无人车执行静态配送服务方案中的后半段车载配送任务，将包裹运行至目的地；

（6）、目的地处的收件人完成身份认证后，即可将包裹取走。

2.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算的无人机和无人车协同配送方法，其特征在于：所述的订单业务请求中包括有寄件人信息、收件人信息、出发站点、截止时间约束和包裹重量信息，用户或物流管理人员填写寄件人信息、收件人信息、送达时间、包裹种类信息和包裹重量信息并将上述信息提交到物流管理系统，物流管理系统生成订单业务请求发送给云服务器。

3.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算的无人机和无人车协同配送方法，其特征在于：所述的最短路径集合中的每条最短路径均包括有出发地无人机站点到无人车交接站点的最短路径和无人车交接站点到达目的地的最短路径；即每个无人车交接站点对应一条从出发地无人机站点到达目的地的最短路径，求出所有无人车交接站点对应的最短路径，从而得到最短路径集合。

4.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算的无人机和无人车协同配送方法，其特征在于：所述的无人机携带包裹到达指定的无人车交接站点时，进行服务冲突检测的具体步骤为：S41、当无人机携带包裹到达无人车交接站点时，检测当前无人车交接站点的无人车服务是否可用；

S42、当当前无人车交接站点的无人车服务不可用时，物流仓库边缘服务器检查服务恢复时间是否可接受；

S43、当等待服务恢复的时间不会导致订单超时时，物流仓库边缘服务器比较无人机原地盘旋等待和重新规划路径两种方案的能耗，选择能耗较低的方案；

S44、当等待服务恢复的时间会导致订单超时时，必须重新规划路径，选择距离目的地更近且服务可用的无人车站点作为新的无人车交接站点；

S45、当选择重新规划的路径进行包裹的继续配送时，无人机携带包裹飞往新的无人车交接站点，并将包裹投递到新的无人车交接站点，完成无人机的飞行配送任务。

5.根据权利要求4所述的一种基于移动边缘计算的无人机和无人车协同配送方法，其特征在于：所述的等待服务恢复的时间不会导致订单超时，物流仓库边缘服务器重新规划路径，寻找新的无人车交接站点，且新的无人车交接站点距离目的地更近，当无人机到达新的无人车交接站点所需的时间不大于无人机原地盘旋等待的时间，由于无人机原地盘旋等待产生的单位时间能耗与飞行产生的单位时间能耗相等，即无人机到达新的无人车交接站点所产生的能耗不大于无人机原地盘旋所产生的能耗，且由于新的无人车交接站点距离目的地更近，后半段无人车配送所产生的能耗也会减少，此时，选择重新规划路径这种方案；

而当无人机到达新的无人车交接站点所需的时间大于无人机原地盘旋等待的时间，则计算无人机原地盘旋产生的能耗与原无人车交接站点处无人车配送包裹至目的地所产生的能耗之和、以及无人机从原无人车交接站点到达新的无人车交接站点所产生的能耗与新的无人车交接站点处无人车配送包裹至目的地所产生的能耗之和，然后比较两个能耗之和的大小，选择能耗较低的方案。

6.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算的无人机和无人车协同配送方法，其特征在于：所述的无人机和无人车在配送的过程中，物流仓库边缘服务器始终监测无人机或无人车的电量信息、以及无人机或无人车所配送包裹的实时位置。

7.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算的无人机和无人车协同配送方法，其特征在于：所述的无人机携带包裹到指定的无人车交接站点后，无人机上的摄像头扫描无人车交接站点降落台上的二维码，无人机在二维码的引导下精准降落到降落台的二维码标志处，完成无人机的飞行配送任务。

8.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算的无人机和无人车协同配送方法，其特征在于：所述的目的地处的收件人扫描无人车车身上的二维码或者通过无人车自带的人脸识别装置，从而完成身份认证。