1.一种能耗最小化的无人机任务分配和轨迹规划方法，应用于无人机辅助物联网系统，其特征在于：所述无人机辅助物联网系统包括1个数据中心、N个传感器节点和K架无人机，N个传感器节点被划分在M个非重叠监测区域，其中，N、K和M均是正整数，且K是初始值为

1的变量，所述能耗最小化的无人机任务分配和轨迹规划方法包括如下步骤：

步骤1：根据无人机辅助物联网系统的参数信息将所有监测区域分成K个簇，获得的分簇结果即为任务分配结果，每个监测区域仅有1个数据收集点，所述无人机辅助物联网系统的参数信息包括数据中心的地理位置、每个监测区域的数据收集点的地理位置和当前无人机的数量K，所述数据收集点为无人机在收集对应监测区域传感器节点的数据时的悬停点；

步骤2：为每个簇指定1架无人机以收集对应簇中每个监测区域的所有传感器节点的数据，并基于禁忌搜索算法确定每架无人机在对应簇中的数据收集点的访问顺序，将访问距离最短的数据收集点的访问顺序作为该簇的轨迹规划结果；

所述禁忌搜索算法的禁忌表长度满足如下公式：

；

其中， 表示第j次迭代时的禁忌表长度， 表示禁忌搜索算法的迭代下标，表示第二预设迭代次数， 表示禁忌表的最大允许长度， 表示禁忌表的最小允许长度， 表示向下取整；

步骤3：计算每架无人机的任务完成时间，判断每架无人机是否均能在预定延迟内将收集到的数据交付到数据中心，即每架无人机的任务完成时间小于等于预定延迟，若是，则确定当前的分簇结果和每个簇中的数据收集点的访问顺序为最终结果，否则，置 ，返回步骤1；

步骤4：按照最终结果令每架无人机在对应簇中依次访问相应监测区域的数据收集点进行数据收集后交付到数据中心。

2.如权利要求1所述的能耗最小化的无人机任务分配和轨迹规划方法，其特征在于：所述根据无人机辅助物联网系统的参数信息将所有监测区域分成K个簇，获得的分簇结果即为任务分配结果，具体如下：步骤1.1：从所有监测区域的数据收集点中随机选择1个数据收集点作为簇中心，未被选择的监测区域的数据收集点为非簇中心，分别用中心点集合和非中心点集合对应表示簇中心集合和非簇中心集合；

步骤1.2：计算非中心点集合中所有数据收集点和中心点集合中所有数据收集点之间的距离，采用轮盘赌选择法从非中心点集合中选择1个数据收集点添加到中心点集合中，非中心点集合中的1个数据收集点被选择的概率和该数据收集点到中心点集合中所有数据收集点的最小距离正相关，即距离中心点集合中的数据收集点越远的非中心点集合中的数据收集点被选择的概率越高；

步骤1.3：重复步骤1.2，直至中心点集合中有K个数据收集点；

步骤1.4：执行第i次迭代，计算非中心点集合中的每个数据收集点到中心点集合中的每个数据收集点的距离，依据就近原则将非中心点集合中的数据收集点分配到中心点集合中的数据收集点对应的簇中，获得分簇结果，所述就近原则满足如下条件：以二元变量 表示非中心点集合中的数据收集点和中心点集合中的数据收集点的关联，若第m个监测区域的数据收集点在非中心点集合中且被分配到中心点集合中的第k个数据收集点对应的簇中，则 ，否则， ，即第次迭代时第m个监测区域在非中心点集合中的数据收集点被分配到中心点集合中的第k个数据收集点的分簇结果 公式如下：；

其中， 表示 和 之间的距离， 表示 和 之间的距离，

表示第次迭代时非中心点集合 中的第m个数据收集点， 表示第 次迭代时中心点集合 中的第k个数据收集点， 表示第 次迭代时中心点集合 中的第z个数据收集点， ，为第一预设迭代次数，m=1 M，k=1 K，z=1 K；

~ ~ ~

步骤1.5：从非中心点集合 中随机选择1个数据收集点，计算该数据收集点和中心点集合 中每个数据收集点的距离，采用轮盘赌选择法从中心点集合 中选择1个数据收集点，对于从中心点集合 中选择的数据收集点，其与非中心点集合 中随机选择的数据收集点距离越近被选择的概率越高；

步骤1.6：交换步骤1.5中选择的两个数据收集点，即将选择的作为簇中心的数据收集点视为簇成员，将选择的作为簇成员的数据收集点视为簇中心，更新 ，若新形成的分簇结果的质量更好则保持更新，否则恢复为更新前的分簇结果，所述新形成的分簇结果的质量通过成本函数 进行评价，所述成本函数 的值比更新前的分簇结果小则表示新形成的分簇结果的质量越好，成本函数 的公式如下：；

其中， 表示第i次迭代时数据中心 和 之间的距离；

步骤1.7：置i=i+1，返回执行步骤1.4，直到经过 次迭代，获得最终的分簇结果。

3.如权利要求1所述的能耗最小化的无人机任务分配和轨迹规划方法，其特征在于：所述基于禁忌搜索算法确定每架无人机在对应簇中的数据收集点的访问顺序，具体如下：步骤2.1：对于任意1个簇中的数据收集点，采用贪心算法生成初始的访问顺序；

步骤2.2：将初始的访问顺序作为初始解，使用2‑opt操作生成当前解的邻域解的集合，即在对应访问顺序中任选两个数据收集点，表示为交换对，翻转交换对之间数据收集点的访问顺序，构造当前解的一个邻域解；

步骤2.3：在当前解的邻域解的集合中选择最优解，即飞行距离最短的解，第k架无人机的飞行距离 ，公式如下：；

其中， 表示第k架无人机第个访问的数据收集点， 表示数据中心 和第k架无人机第1个访问的数据收集点 之间的距离， 表示第k架无人机第个访问的数据收集点 和第k架无人机第 个访问的数据收集点 之间的距离， 表示第k架无人机需要访问的数据收集点个数， 表示第k架无人机最后访问的数据收集点 和数据中心之间的距离 ；

步骤2.4：若该最优解为历史最优解，则其被作为下一次迭代的当前解并更新禁忌表，否则选择不在禁忌表中的次优解作为下一次迭代的当前解并更新禁忌表，所述禁忌表的更新即如果最优解或次优解不在禁忌表中则加入，否则对应更新最优解或次优解的位置至禁忌表尾部。

4.如权利要求1所述的能耗最小化的无人机任务分配和轨迹规划方法，其特征在于：所述每架无人机的任务完成时间，计算如下：；

其中，表示第k架无人机的任务完成时间， 表示第m个监测区域的数据收集点， 表示第k架无人机需要访问的数据收集点集合， 表示无人机在第m个监测区域收集数据的悬停时间， 表示第k架无人机的飞行时间，H表示无人机的飞行高度， 表示无人机上升或下降时的速度。

5.如权利要求1所述的能耗最小化的无人机任务分配和轨迹规划方法，其特征在于：所述传感器节点发送数据给无人机时，采用时分复用协议，并按照信道增益从小到大的顺序依次发送数据。