1.一种用于预拼装结构的地面激光扫描仪定位确定方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：根据目标结构物设计方案，在BIM软件中建立结构信息模型；

步骤S2：将结构信息模型平面化后导入NetLogo集成平台中，得到目标结构的平面模型；根据拍摄得到的目标结构周边区域照片，在平面模型外生成周边区域模型，在周边区域模型中将不可放置激光扫描仪的区域标记为限制区域，将会遮挡激光扫描仪测量目标结构视线的区域标记为遮挡区域，得到多智能体模型；所述多智能体包括目标结构智能体、遮挡区域智能体和限制区域智能体；

步骤S3：将目标结构智能体的周界离散成点集，其中目标结构拼装接口对应周界上离散点的密度大于非拼装接口对应周界上离散点的密度；以周界上的任一离散点为起点，根据激光扫描仪的约束参数，在周边区域模型内寻找可以观测到所述起点的激光扫描仪站点，将所得站点集合作为所述起点的可视区域；将周界上所有起点的可视区域叠加，得到所述周界的可视区域全域；基于视觉互异原理，将周界的可视区域全域作为地面激光扫描仪的站点区域全域；

步骤S4：根据S3所得激光扫描仪的站点区域全域及S2所得遮挡区域智能体、限制区域智能体，采用遗传算法计算出激光扫描仪初始站点位置集；

步骤S5：根据激光扫描仪初始站点位置集，采用Delaunay三角剖分法建立激光扫描仪站点网络；采用配准评估方法对站点网络进行优化，得到激光扫描仪定位网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2中，目标结构周边区域照片采用无人机或者卫星拍摄，或者采用全站仪定位加相机拍摄的方式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2中，所述限制区域包括目标结构周边区域中的狭窄空间、不稳定的地面、不能架设设备的自然区域；其中，不能架设设备的自然区域，包括河流、峡谷。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述激光扫描仪的约束参数为工作距离、入射角度、视场角。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S4中，遗传算法所采用的适应度函数按式（1）表示为：（1）

式中：F(Ii)是个体Ii的适应度评分；R(Ii)是个体Ii的不触发惩罚项时的适应度评分；P(Ii)是惩罚项；

所述个体指种群中的任一个激光扫描仪站点集；所述种群指遗传算法计算过程中的任一组激光扫描仪站点集；

其中，R(Ii)按式（2）表示为：

（2）

式中： 为个体Ii的观点熵； 为个体Ii的定位网络大小； 为个体Ii中站点之间的连通程度；、 、 分别为 、 、 的权重；

其中，P(Ii)按式（3）表示为：

（3）

式中：n为个体Ii中站点j的总数量； 为与站点j相关的权重； 为指示函数，若个体Ii中站点j放置在遮挡区域或限制区域，则 =1，否则 =0。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S4中，采用遗传算法计算激光扫描仪初始站点位置集时，选择运算采用锦标赛选择法，交叉运算采用单点交叉。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S5还进一步包括：S51、基于激光扫描仪初始站点位置集，采用Delaunay三角剖分法建立站点网络，其中节点代表站点，边代表站点之间的邻接关系；

S52、为站点网络中的每条边赋予权重，得到无向加权图；每条边的权重为相邻站点之间对应可视区域的重叠度；

S53、根据无向加权图，使用最大生成树算法生成初始配准路径；

S54、检查初始配准路径中每条边的重叠度，若重叠度低于阈值，则在相邻站点之间添加新的站点，直至所有相邻站点的重叠度满足阈值要求，得到优选配准路径；

S55、根据优选配准路径及对应站点，得到激光扫描仪定位网络。