1.一种多激光雷达的联合标定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，分别通过多个激光雷达进行扫描获得初始点云数据；

步骤2，基于多个激光雷达的空间位置，将多个激光雷达的初始点云数据统一向主坐标系进行转换；

步骤3，基于多个激光雷达的视场重叠将每个激光雷达的点云数据划分为非重叠区域和若干个重叠区域；

步骤4，对于每个非重叠区域内的点云数据直接选定作为主坐标系内该非重叠区域的最终数据；

步骤5，对每个重叠区域内的点云数据进行叠加处理；

步骤6，将每个非重叠区域和经过叠加处理后的重叠区域进行拼接获得完整的基于主坐标系的复合点云数据；

其中，对于每个重叠区域的点云数据进行叠加处理的方法，包括以下步骤：步骤5.1，对于重叠区域内的多个激光雷达的点云数据，通过对点云数据的分析，从多个激光雷达中选择到该重叠区域内的最近的物体距离最小的激光雷达作为该重叠区域主激光雷达，而该重叠区域内的其他激光雷达则作为补充激光雷达；

步骤5.2，主激光雷达的点云数据作为主坐标系内该重叠区域的基础数据，而补充激光雷达的点云数据则作为主坐标系内该重叠区域的补充数据用于优化该重叠区域内物体的数据；

步骤5.3，对每个重叠区域分别执行步骤5.1和步骤5.2完成全部重叠区域的叠加处理。

2.根据权利要求1所述的多激光雷达的联合标定方法，其特征在于，在获得多个激光雷达的初始点云数据后首先进行去地面化处理然后再进行初始点云数据向主坐标系的转换。

3.根据权利要求2所述的多激光雷达的联合标定方法，其特征在于，对初始点云数据的去地面化处理包括以下步骤：步骤1，将初始点云数据划分为多个栅格；

步骤2，计算每个栅格内的初始点的平均高度；

步骤3，计算每个栅格内的初始点的平均高度与预设范围内点云的最大高度差；若最大高度差大于预设阈值，则将该栅格内的所有初始点认定为非地面点云；若最大高度差不大于预设阈值，则将该栅格内的所有初始点认定为地面点云；

步骤4，将所有初始点云数据中的地面点云删除。

4.根据权利要求1所述的多激光雷达的联合标定方法，其特征在于，所述多激光雷达的联合标定方法还包括以下步骤：步骤7，将复合点云数据转换成鸟瞰图像；

将复合点云数据转换成鸟瞰图像的方法包括以下步骤：步骤7.1，将复合点云数据在主坐标系内转换为复合点云数据的三维图像；

步骤7.2，将复合点云数据的三维图像投影至二维平面内作为复合点云数据的二维图像；

步骤7.3，基于多个激光雷达的空间位置，在二维平面内定位车辆自身的位置；

步骤7.4，向二维平面内放置车辆俯视图片与复合点云数据的二维图像进行合并生成二维展示图像。

5.根据权利要求4所述的多激光雷达的联合标定方法，其特征在于，在车辆俯视图片与复合点云数据的二维图像进行合并前首先进行符合点云数据的二维图像降噪处理去除杂点。

6.根据权利要求4所述的多激光雷达的联合标定方法，其特征在于，车辆俯视图片分成多个车身区域；

当车身区域距离外部物品的距离小于预设距离值时对该车身区域进行高亮显示。

7.根据权利要求6所述的多激光雷达的联合标定方法，其特征在于，当车身区域距离外部物品的距离小于预设距离值时对该车身区域进行高亮显示的方法包括以下步骤：步骤1，每个车身区域定义有多个轮廓点；

步骤2，获取每个车身区域的每个轮廓点在二维展示图像上的坐标位置；

步骤3，获取符合点云数据的二维图像的轮廓上的点在二维展示图像上的坐标位置；

步骤4，计算二维图像的轮廓上的每个点在二维展示图像上的坐标位置与每个车身区域的每个轮廓点在二维展示图像上的坐标位置之间的距离；

步骤5，将步骤4中获得的每个距离与预设距离值进行逐一比较；若步骤4中获得的距离小于预设距离值则，将该距离对应的车身区域的轮廓点所在的车身区域进行高亮显示。

8.根据权利要求7所述的多激光雷达的联合标定方法，其特征在于，在二维展示图像上同时标识高亮显示的车身区域到外部物品的最小距离；

高亮显示的车身区域到外部物品的最小距离在二维展示图像上高亮显示的车身区域内进行距离数据的展示。

9.根据权利要求8所述的多激光雷达的联合标定方法，其特征在于，高亮显示的车身区域到外部物品的最小距离的计算方式包括以下步骤：获取高亮显示的车身区域的多个轮廓点对应的计算获得的距离；

选定任意一个距离的值为距离最小值；

将距离最小值依次与其他距离的值进行比较，若其他距离的值小于距离最小值，则更新距离最小值；

完全所有距离的至的比较后，将最终的距离最小值作为高亮显示的车身区域到外部物品的最小距离。

10.一种多激光雷达的联合标定装置，其特征在于，采用权利要求1至9任意一项所述的多激光雷达的联合标定方法进行联合标定。