1.一种无人车重定位方法，其特征在于，包括：获取无人车在行驶过程中采集到的当前点云数据；

根据所述当前点云数据确定所述无人车的第一位置处于位置偏移状态时，获取所述无人车的位置偏移尺度；

根据所述位置偏移尺度和点云地图，生成多尺度地图，所述点云地图为与所述无人车的行驶路径相关联的地图；

根据所述当前点云数据和所述多尺度地图，确定所述无人车的第二位置；

将所述无人车由所述第一位置重定位至所述第二位置。

2.如权利要求1所述的无人车重定位方法，其特征在于，所述多尺度地图包括第一尺度地图和第二尺度地图，所述根据所述当前点云数据和所述多尺度地图，确定所述无人车的第二位置的步骤，包括：将所述当前点云数据对应的点云映射至所述第一尺度地图中，得到第一映射点云；

根据所述第一映射点云中的映射点和所述第一尺度地图中的各个位置节点，得到所述第一尺度地图中的各个位置节点的位置匹配值；

根据所述第一尺度地图中的各个位置节点的位置匹配值，从所述第一尺度地图中的各个位置节点中确定第一目标位置节点；

将所述第一目标位置节点映射至所述第二尺度地图中，得到第二目标位置节点；

根据所述第二目标位置节点确定所述无人车的第二位置。

3.如权利要求2所述的无人车重定位方法，其特征在于，所述根据所述第一映射点云中的映射点和所述第一尺度地图中的各个位置节点，得到所述第一尺度地图中的各个位置节点的位置匹配值的步骤，包括：获取所述第一尺度地图中的各个位置节点；

计算所述各个位置节点对应的映射点云中的映射点数量，所述映射点数量用于表征位置匹配值；

根据所述映射点数量得到所述各个位置节点的位置匹配值。

4.如权利要求2所述的无人车重定位方法，其特征在于，所述将所述第一目标位置节点映射至所述第二尺度地图中，得到第二目标位置节点的步骤，包括：获取所述第一尺度地图的搜索尺度范围；

根据所述搜索尺度范围，确定所述第一目标位置节点在所述第二尺度地图中的候选地图区域；

获取所述候选地图区域中包含的候选位置节点；

根据所述候选位置节点的位置匹配值，得到所述第二尺度地图中的第二目标位置节点。

5.如权利要求4所述的无人车重定位方法，其特征在于，所述根据所述搜索尺度范围，确定所述第一目标位置节点在所述第二尺度地图中的候选地图区域的步骤，包括：按照所述搜索尺度范围划分所述第一尺度地图，得到多个第一地图区域；

从所述多个第一地图区域中确定所述第一目标位置节点所在的第一目标地图区域；

将所述第一目标地图区域映射至所述第二尺度地图中，得到第二目标地图区域；

将所述第二目标地图区域确定为所述第一目标位置节点在所述第二尺度地图中的候选地图区域。

6.如权利要求1至5中任一项所述的无人车重定位方法，其特征在于，所述根据所述位置偏移尺度和点云地图，生成多尺度地图的步骤，包括：根据所述位置偏移尺度，确定所述多尺度地图中的各个尺度地图的搜索尺度范围以及在所述点云地图中确定所述无人车的目标位置区域；

在所述点云地图中提取所述目标位置区域对应的道路数据；

基于所述搜索尺度范围和所述道路数据，生成多尺度地图。

7.如权利要求1至5中任一项所述的无人车重定位方法，其特征在于，所述方法还包括：根据预设的调整参数，对所述位置偏移尺度进行调整，得到调整后的位置偏移尺度；

根据所述调整后的位置偏移尺度和预设的位置偏移尺度，确定所述多尺度地图中的地图数量。

8.一种无人车重定位装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取无人车在行驶过程中采集到的当前点云数据；

第二获取模块，用于根据所述当前点云数据确定所述无人车的第一位置处于位置偏移状态时，获取所述无人车的位置偏移尺度；

生成模块，用于根据所述位置偏移尺度和点云地图，生成多尺度地图，所述点云地图为与所述无人车的行驶路径相关联的地图；

确定模块，用于根据所述当前点云数据和所述多尺度地图，确定所述无人车的第二位置；

定位模块，用于将所述无人车由所述第一位置重定位至所述第二位置。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至7中任一项所述的方法。