La computación en el borde móvil (MEC) desplegada en vehículos aéreos no tripulados (UAV) ha demostrado una fuerza especial al mejorar la capacidad de cálculo y prolongar la vida útil de las baterías de los equipos de usuario terrestres (UE). Sin embargo, la investigación actual carece de estudios sobre la programación de esquemas de descarga robustos y la planificación de trayectorias utilizando canales terrestres aleatorios. Las técnicas de optimización de descarga de tareas y planificación de trayectorias de última generación para MEC montado en UAV se centran en escenarios donde solo existen canales aire-tierra en lugar de canales terrestres variables en el tiempo. En contraste, este documento considera el escenario donde ocurren tanto los canales terrestres variables/aleatorios como los canales aire-tierra en línea de vista. Con el objetivo de una programación de recursos robusta para un MEC asistido por UAV eficiente en energía, formulamos una nueva optimización conjunta de la planificación de trayectorias de UAV y la descarga de tareas, que, sin embargo, es altamente no convexa. Como contramedida, la optimización original se reformula como subproblemas relacionados con la descarga de tareas y la planificación de trayectorias y se resuelve mediante un nuevo algoritmo de optimización iterativa robusta que combina los métodos de error cuadrático medio mínimo ponderado, procedimiento S, aproximación convexa sucesiva, etc. Los resultados numéricos indican que, en comparación con varias líneas base, el algoritmo propuesto puede reducir efectivamente el consumo de energía y optimizar la trayectoria en presencia de un gran número de tareas de entrada. Además, en términos de estabilidad y efectividad, el algoritmo de optimización iterativa robusta propuesto puede reducir el consumo de energía de manera más estable en canales variables/aleatorios en comparación con esquemas no robustos.