CN111442775B - 道路的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种道路的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及智能交通技术。具体实现方案为：确定车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段；根据所述车辆当前的行驶状态参数，获得所述车辆所行驶的坡度数据；获取所述至少两个分支路段中各分支路段的坡度数据；以及根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段。由于利用了路段的高度变化信息进行道路识别，能够有效避免现有技术中由于完全依赖于车辆所行驶的历史轨迹和车辆的航向角变化、以及路网数据确定车辆当前所行驶的道路而导致的无法识别高度存在差异的平行路段的技术问题，从而提高了道路识别的可靠性。

Description

道路的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

涉及计算机技术领域，具体涉及智能交通技术，尤其涉及一种道路的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着互联网的深入发展，应用于终端上的应用(Application，APP)层出不穷。有些应用中会涉及一些导航服务，例如百度地图、百度导航、高德导航等。通常，应用可以基于车辆所行驶的历史行驶轨迹和车辆的航向角变化，再进一步结合路网数据，对车辆当前所行驶的道路进行道路识别，以确定车辆当前所行驶的道路。

然而，由于完全依赖于车辆所行驶的历史轨迹和车辆的航向角变化、以及路网数据确定车辆当前所行驶的道路，在一些情况下，例如高架桥路段、具有高度差距的主路路段与辅路路段等高度存在差异的平行路段，可能会无法识别这些高度存在差异的平行路段之间的差异，使得道路识别结果不准确，从而导致了导航服务的可靠性的降低。

发明内容

本申请的多个方面提供一种道路的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，用以提高导航服务的可靠性。

本申请的一方面，提供一种道路的识别方法，包括：

确定车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段；

根据所述车辆当前的行驶状态参数，获得所述车辆所行驶的坡度数据；

获取所述至少两个分支路段中各分支路段的坡度数据；

根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述确定车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段，包括：

获取所述车辆当前所行驶位置的位置数据和所述车辆的航向角变化；

根据所述位置的位置数据，获得所述位置附近的路网数据；

利用所述车辆的历史行驶轨迹、所述车辆的航向角变化和所述路网数据，对所述路网数据中的路段进行筛选处理，以确定所述车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述坡度数据包括坡度数值参数、坡度变化幅度参数和坡度趋势参数中的至少一项。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述车辆当前的行驶状态参数，获得所述车辆所行驶的坡度数据，包括：

根据所述车辆在指定距离内各指定间隔位置的行驶状态参数，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数；

对所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数进行统计处理，以获得统计参数值；

根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数和/或坡度趋势参数。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述统计参数值为坡度最大值，所述坡度最大值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的绝对值的最大值；所述根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数，包括：

将所述坡度最大值，作为所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述统计参数值为坡度趋势值，所述坡度趋势值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的加权平均值；所述根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度趋势参数，包括：

根据所述坡度趋势值和预先设置的趋势阈值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度趋势参数。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取所述至少两个分支路段中各分支路段的坡度数据，包括：

从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的坡度数据；或者

从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的路段参数；根据所述各分支路段的路段参数，获得所述各分支路段的坡度数据。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段，包括：

根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况；

根据所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况，将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况，包括：

根据所述车辆的坡度数据，确定所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态；

根据所述各分支路段的坡度数据，确定所述各分支路段的坡度趋势状态；

根据所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段之后，还包括：

将所述车辆与所述车辆当前所行驶路段进行绑定处理。

本申请的另一方面，提供一种道路的识别装置，包括：

路段确定单元，用于确定车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段；

行驶坡度单元，用于根据所述车辆当前的行驶状态参数，获得所述车辆所行驶的坡度数据；

路段坡度单元，用于获取所述至少两个分支路段中各分支路段的坡度数据；

道路识别单元，用于根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述路段确定单元，具体用于

获取所述车辆当前所行驶位置的位置数据和所述车辆的航向角变化；

根据所述位置的位置数据，获得所述位置附近的路网数据；以及

利用所述车辆的历史行驶轨迹、所述车辆的航向角变化和所述路网数据，对所述路网数据中的路段进行筛选处理，以确定所述车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述坡度数据包括坡度数值参数、坡度变化幅度参数和坡度趋势参数中的至少一项。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述行驶坡度单元，具体用于

根据所述车辆在指定距离内各指定间隔位置的行驶状态参数，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数；

对所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数进行统计处理，以获得统计参数值；以及

根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数和/或坡度趋势参数。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述统计参数值为坡度最大值，所述坡度最大值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的绝对值的最大值；所述行驶坡度单元，具体用于

将所述坡度最大值，作为所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述统计参数值为坡度趋势值，所述坡度趋势值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的加权平均值；所述行驶坡度单元，具体用于

根据所述坡度趋势值和预先设置的趋势阈值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度趋势参数。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述路段坡度单元，具体用于

从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的坡度数据；或者

从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的路段参数；根据所述各分支路段的路段参数，获得所述各分支路段的坡度数据。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述道路识别单元，具体用于

根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况；以及

根据所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况，将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述道路识别单元，具体用于

根据所述车辆的坡度数据，确定所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态；

根据所述各分支路段的坡度数据，确定所述各分支路段的坡度趋势状态；以及

根据所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述道路识别单元，还用于

将所述车辆与所述车辆当前所行驶路段进行绑定处理。

本发明的另一方面，提供一种电子设备，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如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。

本发明的另一方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。

由上述技术方案可知，本申请实施例通过利用基于车辆当前的行驶状态参数所获得的车辆所行驶的坡度数据，结合各分支路段实际的坡度数据，能够确定所述车辆当前所行驶路段，由于利用了路段的高度变化信息进行道路识别，能够有效避免现有技术中由于完全依赖于车辆所行驶的历史轨迹和车辆的航向角变化、以及路网数据确定车辆当前所行驶的道路而导致的无法识别高度存在差异的平行路段的技术问题，从而提高了道路识别的可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过利用基于车辆当前的行驶状态参数所获得的车辆所行驶的坡度数据，结合各分支路段实际的坡度数据，获得车辆当前所行驶路段与车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的各分支路段之间的匹配情况，使得能够将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段，从而能够获得所述车辆当前所行驶路段的最佳路段。

另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

上述方面或可能的实现方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图仅仅用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1为本申请一实施例提供的道路的识别方法的流程示意图；

图2为本申请另一实施例提供的道路的识别装置的结构示意图；

图3是用来实现本申请实施例提供的道路的识别方法的电子设备的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、个人电脑(Personal Computer，PC)、MP3播放器、MP4播放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)、智能家居设备等智能设备。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

目前导航道路识别主要依据车辆的航向角和平面位置数据，在导航过程中考虑车辆的历史行驶轨迹与周边多条道路的空间拓扑关系，按照匹配概率最高的原则，确定车辆当前所行驶道路。当前方案并没有很好地利用高度的变化信息，导致在一些平行路段容易匹配失误。

本申请提出了一种道路的识别方法，能够基于坡度数据进行实时导航的道路识别，通过车辆所行驶的坡度数据可以获取车辆当前所行驶路段是否存在坡度，并在行驶坡度路段实时地与路网数据中各道路的实际坡度路段进行比对，从而实现坡度场景下的导航道路识别。同时进一步强化对高度存在差异的平行路段的绑路操作，能较好地解决平行路段的导航体验不佳的问题。

图1为本申请一实施例提供的道路的识别方法的流程示意图，如图1所示。

101、确定车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段。

102、根据所述车辆当前的行驶状态参数，获得所述车辆所行驶的坡度数据。

103、获取所述至少两个分支路段中各分支路段的坡度数据。

104、根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段。

其中，102与103的执行顺序没有固定的限定，可以先执行102，再执行103，或者还可以先执行103，再执行102，或者还可以同时执行102和103，本申请对此不进行特别限定。

需要说明的是，101～104的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(SoftwareDevelopment Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，例如，网络侧的导航平台中的处理引擎或者分布式系统等，本实施例对此不进行特别限定。

可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。

这样，通过利用基于车辆当前的行驶状态参数所获得的车辆所行驶的坡度数据，结合各分支路段实际的坡度数据，能够确定所述车辆当前所行驶路段，由于利用了路段的高度变化信息进行道路识别，能够有效避免现有技术中由于完全依赖于车辆所行驶的历史轨迹和车辆的航向角变化、以及路网数据确定车辆当前所行驶的道路而导致的无法识别高度存在差异的平行路段的技术问题，从而提高了道路识别的可靠性。

本申请的应用场景，可以为车辆当前所行驶位置对应具有平行关系的两个或两个以上的分支路段的场景。所谓的路段，是指在交通领域，交通网络上相邻两个节点之间的交通线路，若干个连通的路段的有序排列叫做路径或道路。

因此，本申请中，可以预先对车辆当前所行驶位置所对应的分支路段数量进行判断。如果判断出车辆当前所行驶位置所对应的分支路段数量仅为1，则无需执行本申请所提供的技术方案，而是直接采用现有技术中的方案，确定所述车辆当前所行驶路段。只有在判断出车辆当前所行驶位置所对应的分支路段数量大于或等于2时，才需要执行本申请所提供的技术方案，而无需在车辆行驶过程中实时执行，能够有效达到节省计算资源的效果。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，具体可以获取所述车辆当前所行驶位置的位置数据和所述车辆的航向角变化，进而，则可以根据所述位置的位置数据，获得所述位置附近的路网数据。然后，则可以利用所述车辆的历史行驶轨迹、所述车辆的航向角变化和所述路网数据，对所述路网数据中的路段进行筛选处理，以确定所述车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段。

所谓的路网数据，是指城市道路网络的网络相关数据，其中，所述城市道路网(Urban Road Network)是指城市范围内由不同功能、等级、区位的道路，以一定的密度和适当的形式组成的网络结构。

所述路网数据可以包括但不限于道路等级、道路分布、道路的车道数量、以及道路的铺设状态等，本实施例对此不进行特别限定。

具体来说，所述路网数据可以通过指定文件格式进行存储处理，例如，MID/MIF文件格式等。其中，所述MID和MIF为Mapinfo的两种文件格式，所述路网数据中的图像数据存储在MIF文件中，所述路网数据中的文本数据存储在MID文件中。

所谓的车辆的航向角(yaw)，可以由车辆坐标系与世界坐标系之间的关系确定，本申请可以定义为世界坐标系下车辆行进方向(即车辆坐标系x轴)与正北方向(即世界坐标系y轴)之间的夹角。

具体地，具体可以利用车辆传感器进行实时采集，例如，GPS装置等，以获取车辆的各航向角，进而，根据所获取的车辆的各航向角，获得车辆的航向角变化。

在该实现方式中，具体可以向地图服务器请求所述位置为中心的一定区域(例如，1千米×1千米)内的路网数据。

在该实现方式中，在获得所述车辆的历史行驶轨迹、所述车辆的航向角变化和所述路网数据之后，则可以利用所述车辆的历史行驶轨迹、所述车辆的航向角变化和所述路网数据，采用现有技术中的匹配处理方法，对所述路网数据中的路段进行筛选处理，以确定所述车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段。

本申请所涉及的所述坡度数据可以包括但不限于坡度数值参数、坡度变化幅度参数和坡度趋势参数中的至少一项，本实施例对此不进行特别限定。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102中，所述车辆当前的行驶状态参数可以包括但不限于行驶加速度、行驶速度和位置数据中的至少一项，这些行驶状态参数可以用于计算所述车辆所行驶的坡度数据。其中，各个行驶状态参数可以利用相应的车辆传感器进行采集。

例如，可以利用加速度传感器，如惯性测量单元(Inertial measurement unit，IMU)等，采集车辆的行驶加速度，可以利用车速传感器或者GPS装置采集车辆的行驶速度；利用定位装置获取车辆的位置等。

在一个具体的实现过程中，具体可以根据所述车辆在指定距离(如500米)内各指定间隔(如10米)位置的行驶状态参数，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数。

具体地，具体可以采用现有的各种坡度计算方法，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数。

例如，可以利用如下公式，计算车辆在任一间隔位置所行驶的坡度数据：

ma₁＝ma₂+mgsinH (1)

其中，a₁为车辆在t1时刻的行驶加速度，V₁为车辆在t1时刻的行驶速度，a₂是车辆在t2时刻沿车身前进方向的纵向加速度，V₂为车辆在t2时刻的行驶速度，t1与t2表示前后相邻的两个时刻；H为车辆在t1时刻与t2时刻之间位置所行驶的坡度值参数；g是重力加速度，m是车辆的整体质量。

其中，H的取值可以有正数和负数，正数表示具有上升趋势的坡，负数表示具有下降趋势的坡。

具体来说，具体利用公式(2)，根据车辆的行驶速度变化，可以计算得到车辆在t2时刻沿车身前进方向的纵向加速度a₂；利用公式(3)，则可以计算得到车辆在t1时刻与t2时刻之间位置所行驶的坡度值参数。

在另一个具体的实现过程中，具体可以用于根据所述车辆在指定距离(如500米)内各指定间隔(如10米)位置的行驶状态参数，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数。具体地，具体可以采用上一具体的实现过程中的技术方案，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数。

具体的计算方法，可以采用上一具体的实现过程中的方法，详细描述可以参见上一具体的实现过程中的相关内容。

在获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数之后，进而则可以对所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数进行统计处理，以获得统计参数值。进而，则可以根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数和/或坡度趋势参数。

具体地，具体可以采用现有的各种统计方法，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数和/或坡度趋势参数。

例如，所述统计参数值可以为坡度最大值，所述坡度最大值则可以为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的绝对值的最大值；相应地，具体可以将所述坡度最大值，作为所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数。

或者，再例如，所述统计参数值可以为坡度趋势值，所述坡度趋势值则可以为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的加权平均值；相应地，具体可以根据所述坡度趋势值和预先设置的趋势阈值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度趋势参数。

具体地，具体可以进一步预先设置第一趋势阈值和第二趋势阈值，若所述坡度趋势值大于或等于所述第一趋势阈值，则可以获得所述坡度趋势参数为上升趋势参数；若所述坡度趋势值小于或等于所述第二趋势阈值，则可以获得所述坡度趋势参数为下降趋势参数；若所述坡度趋势值大于所述第二趋势阈值，且小于所述第一趋势阈值，则可以获得所述坡度趋势参数为平地参数。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以可以采用多种方式，获取所述各分支路段的坡度数据。

在一个具体的实现过程中，具体可以从所述各分支路段所对应的路网数据中，直接获取所述各分支路段的坡度数据。

在另一个具体的实现过程中，具体可以从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的路段参数，例如，路段长度、路段高度等参数，进而，在则可以根据所述各分支路段的路段参数，获得所述各分支路段的坡度数据。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在104中，具体可以根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况，进而，则可以根据所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况，将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段。

在一个具体的实现过程中，具体可以根据所述车辆的坡度数据，确定所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态，以及根据所述各分支路段的坡度数据，确定所述各分支路段的坡度趋势状态。进而，则可以根据所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态，所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况。

其中，各路段的坡度趋势状态可以包括但不限于下列数据：

各路段的坡度变化幅度；或者

各路段的坡度趋势；或者

各路段的坡度变化幅度和各路段的坡度趋势。

例如，若所述坡度数据为坡度变化幅度参数，那么，根据所述坡度变化幅度参数，则可以直接确定各路段的坡度变化幅度。

或者，再例如，若所述坡度数据为坡度趋势参数，那么，根据所述坡度趋势参数中的上升趋势参数，则可以直接确定各路段的坡度趋势为上升趋势，该上升趋势可以用以表示具有上升趋势的上坡路段，或者根据所述坡度趋势参数中的下降趋势参数，则可以直接确定各路段的坡度趋势为下降趋势，该下降趋势可以用以表示具有下降趋势的下坡路段，或者根据所述坡度趋势参数中的平地参数，则可以直接确定各路段的坡度趋势为平地，该平地可以用以表示不具有上升趋势也不具有下降趋势的平地路段。此时，通过根据坡度趋势参数，就能够直接确定所对应各路段(即车辆所行驶路段和各分支路段)的坡度趋势。

或者，再例如，若所述坡度数据为坡度变化幅度参数和坡度趋势参数，那么，则可以预先设置幅度阈值。

若所述坡度变化幅度参数大于或等于所述幅度阈值，则可以根据所述坡度趋势参数中的上升趋势参数，确定各路段的坡度趋势为上升趋势，该上升趋势可以用以表示具有上升趋势的上坡路段，或者还可以根据所述坡度趋势参数中的下降趋势参数，确定各路段的坡度趋势为下降趋势，该下降趋势可以用以表示具有下降趋势的下坡路段，或者还可以根据所述坡度趋势参数中的平地参数，确定各路段的坡度趋势为平地，该平地可以用以表示不具有上升趋势也不具有下降趋势的平地路段。

若所述坡度变化幅度参数小于所述幅度阈值，则不再依据所述坡度趋势参数，进行各路段的坡度趋势的确定，直接将各路段的坡度趋势确定为平地。

此时，只有在坡度变化幅度参数满足幅度阈值的情况下，才会根据坡度趋势参数，确定所述车辆所行驶路段的坡度趋势，由于考虑了坡度变化幅度，使得所确定的坡度趋势更加可靠，从而提高了道路识别的可靠性。

在确定所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态之后，还可以进一步根据所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的相似度，以作为匹配情况。进而，则可以将匹配情况最好即相似度最高的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在104之后，还可以进一步将所述车辆与所述车辆当前所行驶路段进行绑定处理，从而完成了导航服务中的导航绑定，提升导航服务的体验。

本实施例中，通过利用基于车辆当前的行驶状态参数所获得的车辆所行驶的坡度数据，结合各分支路段实际的坡度数据，能够确定所述车辆当前所行驶路段，由于利用了路段的高度变化信息进行道路识别，能够有效避免现有技术中由于完全依赖于车辆所行驶的历史轨迹和车辆的航向角变化、以及路网数据确定车辆当前所行驶的道路而导致的无法识别高度存在差异的平行路段的技术问题，从而提高了道路识别的可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过利用基于车辆当前的行驶状态参数所获得的车辆所行驶的坡度数据，结合各分支路段实际的坡度数据，获得车辆当前所行驶路段与车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的各分支路段之间的匹配情况，使得能够将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段，从而能够获得所述车辆当前所行驶路段的最佳路段。

另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

图2为本申请另一实施例提供的道路的识别装置的结构示意图，如图2所示。本实施例的道路的识别装置200可以包括路段确定单元201、行驶坡度单元202、路段坡度单元203和道路识别单元204。其中，路段确定单元201，用于确定车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段；行驶坡度单元202，用于根据所述车辆当前的行驶状态参数，获得所述车辆所行驶的坡度数据；路段坡度单元203，用于获取所述至少两个分支路段中各分支路段的坡度数据；道路识别单元204，用于根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段。

需要说明的是，本实施例所提供的道路的识别装置的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，例如，网络侧的导航平台中的处理引擎或者分布式系统等，本实施例对此不进行特别限定。

可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述路段确定单元201，具体可以用于获取所述车辆当前所行驶位置的位置数据和所述车辆的航向角变化；根据所述位置的位置数据，获得所述位置附近的路网数据；以及利用所述车辆的历史行驶轨迹、所述车辆的航向角变化和所述路网数据，对所述路网数据中的路段进行筛选处理，以确定所述车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，本申请中所涉及的所述坡度数据可以包括但不限于坡度数值参数、坡度变化幅度参数和坡度趋势参数中的至少一项，本实施例对此不进行特别限定。

在一个具体的实现过程中，所述行驶坡度单元202，具体可以用于根据所述车辆在指定距离内各指定间隔位置的行驶状态参数，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数。

在另一个具体的实现过程中，所述行驶坡度单元202，具体可以用于根据所述车辆在指定距离内各指定间隔位置的行驶状态参数，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数；对所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数进行统计处理，以获得统计参数值；以及根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数和/或坡度趋势参数。

例如，所述统计参数值可以为坡度最大值，所述坡度最大值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的绝对值的最大值；所述行驶坡度单元202，具体可以用于将所述坡度最大值，作为所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数。

或者，再例如，所述统计参数值可以为坡度趋势值，所述坡度趋势值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的加权平均值；所述行驶坡度单元202，具体可以用于根据所述坡度趋势值和预先设置的趋势阈值，以及所述坡度变化幅度参数和预先设置的幅度阈值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度趋势参数。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述路段坡度单元203，具体可以用于从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的坡度数据；或者从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的路段参数；根据所述各分支路段的路段参数，获得所述各分支路段的坡度数据。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述道路识别单元204，具体可以用于根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况；以及根据所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况，将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段。

在一个具体的实现过程中，所述道路识别单元204，具体可以用于根据所述车辆的坡度数据，确定所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态；根据所述各分支路段的坡度数据，确定所述各分支路段的坡度趋势状态；以及根据所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述道路识别单元204，还可以进一步用于将所述车辆与所述车辆当前所行驶路段进行绑定处理。

需要说明的是，图1对应的实施例中的方法可以由本实施例提供的道路的识别装置实现。详细描述可以参见图1对应的实施例中的相关内容，此处不再赘述。

本实施例中，通过道路识别单元利用行驶坡度单元基于车辆当前的行驶状态参数所获得的车辆所行驶的坡度数据，结合路段坡度单元各分支路段实际的坡度数据，能够确定所述车辆当前所行驶路段，由于利用了路段的高度变化信息进行道路识别，能够有效避免现有技术中由于完全依赖于车辆所行驶的历史轨迹和车辆的航向角变化、以及路网数据确定车辆当前所行驶的道路而导致的无法识别高度存在差异的平行路段的技术问题，从而提高了道路识别的可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过获得车辆当前所行驶路段与车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的各分支路段之间的匹配情况，使得能够将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段，从而能够获得所述车辆当前所行驶路段的最佳路段。

另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。

如图3所示，是用来实现本申请实施例提供的道路的识别方法的电子设备的示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图3所示，该电子设备包括：一个或多个处理器301、存储器302，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示图形用户界面(GUI)的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图3中以一个处理器301为例。

存储器302即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的道路的识别方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的道路的识别方法。

存储器302作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及单元，如本申请实施例中的道路的识别方法对应的程序指令/单元(例如，附图2所示的路段确定单元201、行驶坡度单元202、路段坡度单元203和道路识别单元204)。处理器301通过运行存储在存储器302中的非瞬时软件程序、指令以及单元，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的道路的识别方法。

存储器302可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据实现本申请实施例提供的道路的识别方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至实现本申请实施例提供的道路的识别方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

道路的识别方法的电子设备还可以包括：输入装置303和输出装置304。处理器301、存储器302、输入装置303和输出装置304可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。

输入装置303可接收输入的数字或字符信息，以及产生与实现本申请实施例提供的道路的识别方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置304可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用专用集成电路(ASIC)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，阴极射线管(CRT)或者液晶显示器(LCD)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

根据本申请实施例的技术方案，通过利用基于车辆当前的行驶状态参数所获得的车辆所行驶的坡度数据，结合各分支路段实际的坡度数据，能够确定所述车辆当前所行驶路段，由于利用了路段的高度变化信息进行道路识别，能够有效避免现有技术中由于完全依赖于车辆所行驶的历史轨迹和车辆的航向角变化、以及路网数据确定车辆当前所行驶的道路而导致的无法识别高度存在差异的平行路段的技术问题，从而提高了道路识别的可靠性。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过利用基于车辆当前的行驶状态参数所获得的车辆所行驶的坡度数据，结合各分支路段实际的坡度数据，获得车辆当前所行驶路段与车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的各分支路段之间的匹配情况，使得能够将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段，从而能够获得所述车辆当前所行驶路段的最佳路段。

另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (20)

1.一种道路的识别方法，其特征在于，包括：

确定车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段；

根据所述车辆在指定距离内各指定间隔位置的行驶状态参数，获得所述车辆所行驶的坡度数据，其中，所述根据所述车辆在指定距离内各指定间隔位置的行驶状态参数，获得所述车辆所行驶的坡度数据，包括：根据所述车辆在指定距离内各指定间隔位置的行驶状态参数，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数；对所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数进行统计处理，以获得统计参数值；根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数和/或坡度趋势参数；

获取所述至少两个分支路段中各分支路段的坡度数据；

根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段；

其中，所述坡度数据包括坡度变化幅度参数和坡度趋势参数，在坡度变化幅度参数满足预设的幅度阈值的情况下，根据坡度趋势参数确定坡度趋势状态，以根据所述车辆的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态，确定所述车辆当前所行驶路段；以及

其中，所述坡度趋势参数包括上升趋势参数、下降趋势参数和平地参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段，包括：

获取所述车辆当前所行驶位置的位置数据和所述车辆的航向角变化；

根据所述位置的位置数据，获得所述位置附近的路网数据；

利用所述车辆的历史行驶轨迹、所述车辆的航向角变化和所述路网数据，对所述路网数据中的路段进行筛选处理，以确定所述车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述坡度数据还包括坡度数值参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计参数值为坡度最大值，所述坡度最大值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的绝对值的最大值；所述根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数，包括：

将所述坡度最大值，作为所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计参数值为坡度趋势值，所述坡度趋势值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的加权平均值；所述根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度趋势参数，包括：

根据所述坡度趋势值和预先设置的趋势阈值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度趋势参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少两个分支路段中各分支路段的坡度数据，包括：

从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的坡度数据；或者

从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的路段参数；根据所述各分支路段的路段参数，获得所述各分支路段的坡度数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段，包括：

根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况；

根据所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况，将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况，包括：

根据所述车辆的坡度数据，确定所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态；

根据所述各分支路段的坡度数据，确定所述各分支路段的坡度趋势状态；

根据所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段之后，还包括：

将所述车辆与所述车辆当前所行驶路段进行绑定处理。

10.一种道路的识别装置，其特征在于，包括：

路段确定单元，用于确定车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段；

行驶坡度单元，用于根据所述车辆在指定距离内各指定间隔位置的行驶状态参数，获得所述车辆所行驶的坡度数据，

所述行驶坡度单元，具体用于根据所述车辆在指定距离内各指定间隔位置的行驶状态参数，获得所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数；对所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数进行统计处理，以获得统计参数值；以及根据所述统计参数值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数和/或坡度趋势参数；

路段坡度单元，用于获取所述至少两个分支路段中各分支路段的坡度数据；

道路识别单元，用于根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，确定所述车辆当前所行驶路段；

其中，所述坡度数据包括坡度变化幅度参数和坡度趋势参数，在坡度变化幅度参数满足预设的幅度阈值的情况下，根据坡度趋势参数确定坡度趋势状态，以根据所述车辆的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态，确定所述车辆当前所行驶路段；以及

其中，所述坡度趋势参数包括上升趋势参数、下降趋势参数和平地参数。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述路段确定单元，具体用于

获取所述车辆当前所行驶位置的位置数据和所述车辆的航向角变化；

根据所述位置的位置数据，获得所述位置附近的路网数据；以及

利用所述车辆的历史行驶轨迹、所述车辆的航向角变化和所述路网数据，对所述路网数据中的路段进行筛选处理，以确定所述车辆当前所行驶位置所对应的具有平行关系的至少两个分支路段。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述坡度数据还包括坡度数值参数。

13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述统计参数值为坡度最大值，所述坡度最大值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的绝对值的最大值；所述行驶坡度单元，具体用于

将所述坡度最大值，作为所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度变化幅度参数。

14.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述统计参数值为坡度趋势值，所述坡度趋势值为所述车辆在所述各指定间隔位置所行驶的坡度值参数的加权平均值；所述行驶坡度单元，具体用于

根据所述坡度趋势值和预先设置的趋势阈值，获得所述车辆在所述指定距离内所行驶的坡度趋势参数。

15.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述路段坡度单元，具体用于

从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的坡度数据；或者

从所述各分支路段所对应的路网数据中，获取所述各分支路段的路段参数；根据所述各分支路段的路段参数，获得所述各分支路段的坡度数据。

16.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述道路识别单元，具体用于

根据所述车辆的坡度数据和所述各分支路段的坡度数据，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况；以及

根据所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况，将匹配情况最好的分支路段，确定为所述车辆当前所行驶路段。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述道路识别单元，具体用于

根据所述车辆的坡度数据，确定所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态；

根据所述各分支路段的坡度数据，确定所述各分支路段的坡度趋势状态；以及

根据所述车辆所行驶路段的坡度趋势状态和所述各分支路段的坡度趋势状态，获得所述车辆当前所行驶路段与所述各分支路段之间的匹配情况。

18.根据权利要求10-17中任一项所述的装置，其特征在于，所述道路识别单元，还用于

将所述车辆与所述车辆当前所行驶路段进行绑定处理。

19.一种电子设备，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1-9中任一项所述的方法。

20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9中任一项所述的方法。

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