CN113884061A - 坡道识别方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种坡道识别方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，涉及通信技术领域。该方法包括：获取目标时间段内的星历数据和终端传感数据，终端传感数据中包括终端在目标时间段内的加速度数据；基于星历数据确定卫星的累积距离增量；通过累积距离增量和终端传感数据估计得到终端在目标时间段内的运动加速度；以运动加速度对终端传感数据中的加速度数据进行调整，得到坡道倾角；基于坡道倾角，确定终端在目标时间段内位于坡道路段。通过以上方式，以运动加速度对加速度数据进行调整，得到精准度更高的终端加速度，从而更精准地识别终端位于坡道路段。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通、地图、出行导航以及自动驾驶等各种场景。

Description

坡道识别方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品

技术领域

本申请实施例涉及通信技术领域，特别涉及一种坡道识别方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品。

背景技术

道路坡度是影响车辆安全驾驶和稳定操纵的重要参数，正确的坡度识别可以有效判断当前车辆处于上坡或下坡或上下高架桥状态，以此辅助行车安全。

相关技术中，通常会通过车辆上装载的传感器，获取车辆在运动状态时的车轮速度、制动主缸压力、发动机扭矩变化率等数据信息，确定车辆在运动过程中的加速度，从而识别车辆所在道路的坡度。

然而，在上述方式中，通过车辆本身装载的传感器获取到的数据信息无法实时适应环境变化，例如：当雨天状态下，湿滑的道路会使得轮胎与地面的摩擦力变小。相应地，车辆传感器获取到的数据信息的误判率较高，无法较为精确地进行坡道识别。

发明内容

本申请实施例提供了一种坡道识别方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，能够更精准地确定车辆位于坡道路段。所述技术方案如下。

一方面，提供了一种坡道识别方法，所述方法包括：

获取目标时间段内的星历数据和终端传感数据，所述终端传感数据中包括终端在所述目标时间段内的加速度数据，所述星历数据用于指示与所述终端相关联的卫星的运行数据；

基于所述星历数据确定所述卫星的累积距离增量，所述累积距离增量用于指示所述卫星在所述目标时间段的移动距离；

通过所述累积距离增量和所述终端传感数据估计得到所述终端在所述目标时间段内的运动加速度；

以所述运动加速度为调整参数，对所述终端传感数据中的所述加速度数据进行调整，并基于加速度调整结果得到坡道倾角；

基于所述坡道倾角，确定所述终端在所述目标时间段内位于坡道路段。

另一方面，提供了一种坡道识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标时间段内的星历数据和终端传感数据，所述终端传感数据中包括终端在所述目标时间段内的加速度数据，所述星历数据用于指示与所述终端相关联的卫星的运行数据；

增量确定模块，用于基于所述星历数据确定所述卫星的累积距离增量，所述累积距离增量用于指示所述卫星在所述目标时间段的移动距离；

估计模块，用于通过所述累积距离增量和所述终端传感数据估计得到所述终端在所述目标时间段内的运动加速度；

调整模块，用于以所述运动加速度为调整参数，对所述终端传感数据中的所述加速度数据进行调整，并基于加速度调整结果得到坡道倾角；

坡道确定模块，用于基于所述坡道倾角，确定所述终端在所述目标时间段内位于坡道路段。

另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述坡道识别方法。

另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的坡道识别方法。

另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的坡道识别方法。

本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

在对目标时间段内终端所处位置的坡道路段进行确定的过程中，获取终端在目标时间段的终端传感数据以及与终端相关联卫星的星历数据，基于星历数据确定卫星在目标时间段的累积距离增量（移动距离），通过累积距离增量和终端传感数据估计得到终端在目标时间段内的运动加速度，对终端传感数据中的加速度数据进行调整，并基于加速度调整结果得到坡道倾角，进而确定终端在目标时间段内位于坡道路段。通过上述方法，根据与终端相关联的卫星的运行状态估计得到运行加速度，以运动加速度对终端测量得到的加速度数据进行调整，得到精准度更高的终端加速度，进而确定终端所处位置的坡道倾角，实现坡道识别的功能，避免由于天气等环境状况造成坡道误判率较高问题，能够更好地实现终端的定位导航功能以及终端的驻停功能，保证终端运行安全。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一个示例性实施例提供的实施环境示意图；

图2是本申请一个示例性实施例提供的坡道识别方法的流程图；

图3是本申请另一个示例性实施例提供的坡道识别方法的流程图；

图4是本申请另一个示例性实施例提供的坡道识别方法的流程图；

图5是本申请一个示例性实施例提供的计算坡道倾角的示意图；

图6是本申请一个示例性实施例提供的获取星历数据和车辆位置信息的示意图；

图7是本申请一个示例性实施例提供的估计车辆运动加速度的流程图；

图8是本申请一个示例性实施例提供的基于低通滤波估计重力分量的流程图；

图9是本申请一个示例性实施例提供的根据坡道倾角判断车辆所处坡道状态过程的示意图；

图10是本申请另一个示例性实施例提供的坡道识别方法的流程图；

图11是本申请一个示例性实施例提供的坡道识别装置的结构框图；

图12是本申请另一个示例性实施例提供的坡道识别装置的结构框图；

图13是本申请一个示例性实施例提供的终端的结构框图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

首先，针对本申请实施例中涉及的名词进行简单介绍。

惯性传感器（MEMS，Micro-Electro-Mechanical System）：是指集机械元素、微型传感器以及信号处理和控制电路、接口电路、通信和电源于一体的完整微型机电系统；MEMS可构成低成本的INS（惯性导航系统，Inertial Navigation System）或者GPS（全球定位系统，Global Positioning System）组合导航系统，是一类非常适合构建微型捷联惯性导航系统的惯性传感器；MEMS的突出特点使其在众多的民用和军用领域具有广阔的应用前景；惯性传感器主要是检测和测量加速度、倾斜、冲击、振动、旋转和多自由度（DoF，Degree ofFreedom）运动，是解决导航、定向和运动载体控制的重要部件；目前智能手机等移动终端通常配置有MEMS惯性传感器；IMU（惯性测量单元，Inertial Measurement Unit）是MEMS技术组合的微型惯性测量单元，主要由三个MEMS加速度传感器及三个陀螺传感器组成。

高精定位服务平台：随着卫星定位服务（GNSS，Global Navigation SatelliteSystem）技术的飞速进步和应用普及，高精定位服务平台在城市测量中的作用已越来越重要；当前，利用多基准站网络RTK（Real - Time Kinematic，实时动态载波相位差分技术）建立的连续运行参考站（CORS，Continuously Operating Reference Stations），已成为城市GNSS应用的发展热点之一；CORS系统是卫星定位技术、计算机网络技术、数字通讯技术等高新科技多方位、深度结晶的产物；CORS系统由基准站网、数据处理中心、数据传输系统、定位导航数据播发系统、用户应用系统五个部分组成，各基准站与监控分析中心间通过数据传输系统连接成一体，形成专用网络；CORS系统可播发差分服务数据至用户终端，以此实现厘米级高精度定位。

卫星观测信息：用于跟踪和处理卫星信号，并测量设备与卫星之间的几何距离（伪距观测值）以及卫星信号的多普勒效应（即伪距率观测值）的电子设备；卫星定位设备通常包括有天线、卫星信号跟踪环路、基带信号处理等模块，集成卫星定位设备的移动终端根据伪距和伪距率观测值计算移动终端当前位置坐标，卫星定位设备广泛应用于地图导航、测绘、航空航天、位置服务等民用和军用领域，例如智能手机地图导航、高精度大地测量、民航等；由卫星定位设备输出观测值包括有伪距、伪距率和累加距离增量（ADR，accumulateddelta range）；伪距测量的是卫星至定位设备的几何距离；伪距率观测值测量的是定位设备与卫星相对运动产生的多普勒效应；ADR测量的是卫星至定位设备几何距离变化量。

相关技术中，通常会通过车辆上装载的传感器，获取车辆在运动状态时的车轮速度、制动主缸压力、发动机扭矩变化率等数据信息，确定车辆在运动过程中的加速度，从而识别车辆所在道路的坡度。然而，在上述方式中，通过车辆本身装载的传感器获取到的数据信息无法实时适应环境变化，例如：当雨天状态下，湿滑的道路会使得轮胎与地面的摩擦力变小。相应地，车辆传感器获取到的数据信息的误判率较高，无法较为精确地进行坡道识别。

本申请实施例中，提供了一种坡道识别方法，能够得到精准度更高的加速度数据，进而使得终端所处位置的坡道倾角的识别更准确。针对本申请训练得到的坡道识别方法，在应用时包括如下场景中的至少一种。

一、应用于车载终端上。

以自动驾驶场景为例，道路坡度是影响车辆安全驾驶和稳定操纵的重要参数，正确的上下坡（上下高架桥）识别可以有效判断当前车辆处于上坡或下坡或上下高架桥状态，以此辅助行车安全和智能驻车系统。示意性的，采用本申请中提供的坡道识别方法，由车辆所配置的车载终端获取目标时间段内的星历数据，基于星历数据确定卫星的累积距离增量，以累积距离增量和车载终端的加速度数据估计车辆的运动加速度，并基于运动加速度对加速度数据进行调整得到坡道倾角，进而确定终端位于坡道路段。通过上述方法，可以更加有效地判断车辆的上下坡状态，辅助车道级定位导航，还能够辅助车辆的智能驻车系统，保证车辆的行车安全。

二、应用于手机终端上。

可选地，在残疾人使用轮椅进行上坡或者下坡的过程中，需要对坡道进行精准识别，以此保障残疾人在上下坡过程中的安全。示意性的，以用户的手机为媒介，采用本申请中提供的坡道识别方法，由手机获取目标时间段内的星历数据，基于星历数据确定卫星的累积距离增量，以累积距离增量和手机测量的加速度数据估计轮椅的运动加速度，并基于运动加速度对加速度数据进行调整得到坡道倾角，进而确定终端位于坡道路段。通过上述方法，可以更加有效地判断轮椅的上下坡状态，提高轮椅在运行过程中的安全性。

值得注意的是，上述应用场景仅为示意性的举例，本实施例提供的坡道识别方法还可以应用于其他场景中，本申请实施例对此不加以限定。

其次，对本申请实施例中涉及的实施环境进行说明，示意性的，请参考图1，该实施环境中涉及终端110、定位服务平台120，终端110和定位服务平台120之间通过通信网络130连接。

在一些实施例中，终端110装载有传感器，用于获取终端传感数据。定位服务平台120可向终端110发送星历数据，星历数据为与终端相关联的卫星的运行数据。在一些实施例中，终端110可向定位服务平台120发送星历请求，以获得相应的星历数据。

可选地，终端110基于配置的传感器，获取得到终端传感数据，终端110基于获取得到的星历数据，确定与终端相关联的卫星的累积距离增量，基于累积距离增量以及终端传感数据，估计得到运动加速度。以运动加速度对终端传感数据中测量得到的加速度数据进行调整，确定坡道倾角，进而确定终端位于坡道路段，实现坡道识别的过程。

值得注意的是，上述终端包括但不限于手机、平板电脑、便携式膝上笔记本电脑、智能语音交互设备、智能家电、车载终端等移动终端，也可以实现为台式电脑等；上述服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络（Content Delivery Network，CDN）、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

其中，云技术（Cloud technology）是指在广域网或局域网内将硬件、应用程序、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。云技术基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。

在一些实施例中，上述服务器还可以实现为区块链系统中的节点。区块链（Blockchain）是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。

结合上述名词简介和应用场景，对本申请提供的坡道识别方法进行说明，以该方法应用于终端为例，如图2所示，该方法包括如下步骤。

步骤210，获取目标时间段内的星历数据和终端传感数据。

目标时间段为本实施例中进行数据获取的时间段，该目标时间段可以是随机设置的时间段，也可以是通过算法等方式确定的时间段，或者可以是预设时长的最近历史时间段。

星历是指在全球定位系统GPS测量中，天体运行随时间而变的精确位置或轨迹表，是时间的函数。卫星星历，又称两行式轨道数据系统，是用于描述太空飞行体位置和速度的表达式。卫星星历以开普勒定律的6个轨道参数之间的数学关系确定飞行体的时间、坐标、方位、速度等各项参数，具有极高的精度。卫星星历的时间按世界标准时间（UTC，Coordinated Universal Time）计算并定时更新。

示意性的，卫星星历能精确计算、预测、描绘、跟踪卫星、飞行体的时间、位置、速度等运行状态，能表达天体、卫星、航天器、导弹、太空垃圾等飞行体的精确参数。本申请实施例中，星历数据用于指示与终端相关联的卫星的运行数据。可选地，运行数据包括上述卫星星历中卫星的位置数据、速度数据、时间数据等。

其中，与终端相关联的卫星是指卫星与终端之间具有关联关系，关联关系包括：终端所配置的定位服务系统与卫星相适应；或者，终端所发射的定位信号可以被卫星或者卫星所在基站接收；或者，卫星所播发的信息可以被终端接收等。以上仅为示意性的举例，本申请实施例对此不加以限定。

在一个可选的实施例中，获取星历数据的过程通过定位服务中心实现。

其中，定位服务中心是用于提供星历数据的信息平台。示意性的，定位服务中心是对连续运行参考站（CORS，Continuously Operating Reference Stations）提供的信息进行分析的平台，即：通过整合参考站发送的原始观测信息确定定位信息，并根据用户需求向用户提供位置信息等功能的平台，例如：高精定位服务平台。

可选地，向定位服务中心发送星历请求；接收定位服务中心发送的目标时间段内星历数据。

其中，星历请求用于从定位服务中心获取星历数据。可选地，星历请求中包括如下至少一种请求信息。

1、时间段信息。

示意性的，星历请求中包括待获取的星历数据的时间段信息，例如：星历请求中设定对目标时间段的星历数据进行获取。

2、卫星信息。

示意性的，星历请求中包括待获取的星历数据的卫星信息，卫星信息中既可以包括卫星的名称信息，例如：星历请求为设定获取A卫星和B卫星的星历数据；也可以包括根据卫星的位置信息，例如：星历请求为获取至少一颗距离较近的卫星的星历数据。

可选地，卫星的名称信息可以根据终端的配置而确定，例如：终端的配置为“与A卫星相关联”，则星历信息为获取A卫星的星历数据。或者，卫星的位置信息可以根据终端与接收站之间的交流而确定，例如：终端向接收站发送卫星位置获取请求，由接收站将卫星的位置信息发送至终端，终端基于获取到的卫星的位置信息，随机确定至少一颗卫星的位置信息作为星历请求中的位置信息。

3、默认信息。

示意性的，星历请求中未规定获取的星历数据的数据要求。可选地，在未对星历请求进行请求信息设定的情况下，可以将星历请求发送至定位服务中心的过程视为从定位服务中心获取全部星历数据的过程，或者，将星历请求发送至定位服务中心的过程视为从定位服务中心获取默认星历数据的过程，其中，默认星历数据为预先设定的请求信息条件。

可选地，获取星历数据的过程在车载终端上进行，车载终端向定位服务中心发送星历请求，定位服务中心基于车载终端发送的星历请求，向车载终端发送目标时间段内的星历数据，星历数据包括基于上述请求信息而发送的数据，车载终端接收定位服务中心发送的星历数据，完成获取星历数据的过程。

在一个可选的实施例中，从终端配置的传感器获取终端传感数据。

其中，终端传感数据中包括终端在目标时间段内的加速度数据。

终端中常常配置有各种传感器以实现相应功能。示意性的，当终端为手机时，手机中的传感器包括：用于计步、判断手机朝向的加速度传感器，用于计算手机与卫星之间距离的GPS传感器，用于调节屏幕亮度的光线传感器等；当终端为车载终端时，车载终端中的传感器包括用于检测和测量加速度、冲击、旋振动等运动的惯性传感器（微电机系统，MEMS，Micro-Electro-Mechanical Systems），用于进行环境感知、规划决策的智能传感器等。其中，惯性传感器应用广泛，包括压力传感器、加速度传感器等。

可选地，终端通过终端配置的传感器，将传感器检测得到的信息按照一定规律变换成电信号，对电信号进行处理后获取得到终端传感数据。示意性的，加速度传感器用于测量终端的加速度，将加速度信号转化为电信号（如：模拟信号），通过加速度计将加速度传感器的电信号进行放大、量化等处理，并进行显示（如：显示为阿拉伯数字），基于显示结果，获取得到加速度数据。

步骤220，基于星历数据确定卫星的累积距离增量。

可选地，基于从定位服务中心获得的星历数据，确定与终端相关联的卫星在目标时间段的运行数据，根据运行数据，可以确定卫星的累积距离增量，累积距离增量用于指示卫星在目标时间段的移动距离。

其中，目标时间段包括起始时刻和终止时刻。示意性的，目标时间段为预先设定的时间段，终止时刻为位于起始时刻之后的时刻，目标时间段为终止时刻和起始时刻之间的时间段。

在一个可选的实施例中，基于星历数据，确定卫星在起始时刻的第一卫星位置和卫星在终止时刻的第二卫星位置；基于第一卫星位置和第二卫星位置的距离，确定卫星在目标时间段的累积距离增量。

示意性的，卫星在运行过程中，位置会随时间发生变化，针对卫星在目标时间段内的运行过程进行分析。可选地，以坐标方法确定第一卫星位置和第二卫星位置之间的距离。例如：以第一卫星位置为坐标原点建立坐标系，确定第二卫星位置在坐标系中的卫星坐标，根据卫星坐标至坐标原点的距离关系，确定卫星在目标时间段的移动距离，将该移动距离作为卫星在目标时间段的累积距离增量。

步骤230，通过累积距离增量和终端传感数据估计得到终端在目标时间段内的运动加速度。

示意性的，基于卫星可以判断终端在某一时刻的地理位置信息、车辆的瞬时运动速度、瞬时加速度等信息，累积距离增量为卫星在目标时间段的移动距离，基于终端和卫星之间的关联关系，可以通过累积距离增量建立卫星与终端传感数据之间的关系。基于累积距离增量以及终端传感数据的确定，可以估计终端在目标时间段内的运动加速度，运动加速度是基于终端和卫星之间的关系预测得到加速度，用于指示终端在目标时间段内的估计加速度。

步骤240，以运动加速度为调整参数，对终端传感数据中的加速度数据进行调整，并基于加速度调整结果得到坡道倾角。

加速度数据是基于终端配置的传感器而得到的加速度数值。示意性的，终端为车载终端，车载终端配置有加速度传感器，加速度传感器由质量块、阻尼器、弹性元件、敏感元件和适调电路等部分组成，可以测量物体的加速力F。基于牛顿第二定律

，在车辆加速过程中，加速度传感器基于车辆重量m，通过敏感元件对质量块所受惯性力的测量，确定加速度数值a。在实践中，通常是基于加速度传感器处于水平状态的情况下确定加速度数值的，即：根据垂直于地面的方向被重力向下拉出的形变程度确定加速度数值。然而，加速度传感器无法区分重力加速度与加速度数据，当系统在三维空间做加速运动时，加速度传感器测量得到的加速度数据不准，无法准确表明车辆运动状态。

在一个可选的实施例中，将基于卫星的位置信息得到的运动加速度作为调整参数，对加速度数值进行调整，获得尽可能准确的终端加速度，其中，终端加速度即经过运动加速度对加速度数据调整后得到的加速度，即加速度调整结果。

可选地，基于终端加速度，确定沿坡道方向的终端加速度以及垂直于坡道方向的加速度测量值，根据沿坡道方向的终端加速度以及垂直于坡道方向的加速度测量值，确定沿坡道方向的重力分量和垂直于坡道方向的重力分量，并确定坡道倾角。

步骤250，基于坡道倾角，确定终端在目标时间段内位于坡道路段。

示意性的，坡道路段用于指示终端在目标时间段内行进的道路状态。在一个可选的实施例中，基于坡道倾角，确定终端在目标时间段内所处的坡道状态，其中，坡道状态包括上坡状态或者下坡状态。

道路的状态包括道路水平状态和道路倾斜状态，其中，道路水平状态是指道路与水平面平行，即：道路与水平面的夹角为0；道路倾斜状态是指道路与水平面的夹角不为0。可选地，坡道状态为上述的道路倾斜状态，用于指示道路的坡度状态。

示意性的，上坡状态是沿着有坡度的道路从低处到高处；下坡状态是沿着有坡度的道路从高处到低处。

在一个可选的实施例中，响应于坡道倾角达到预设倾角阈值，确定终端所处的坡道状态为上坡状态；响应于坡道倾角未达到预设倾角阈值，确定终端所处的坡道状态为下坡状态。

其中，预设倾角阈值为预先设定的数值。示意性的，预设倾角阈值为0，当坡道倾角大于0时，将终端所处的坡道状态确定为上坡状态，即：在目标时间段内，终端位于从低处到高处的上坡道路上；当坡道倾角小于0时，将终端所处的坡道状态确定为下坡状态，即：在目标时间段内，终端位于从高处到低处的下坡道路上。以上仅为示意性的举例，本申请实施例对此不加以限定。

综上所述，在对目标时间段内终端所处位置的坡道路段进行确定的过程中，获取终端在目标时间段的终端传感数据以及与终端相关联卫星的星历数据，基于星历数据确定卫星在目标时间段的累积距离增量（移动距离），通过累积距离增量和终端传感数据估计得到终端在目标时间段内的运动加速度，对终端传感数据中的加速度数据进行调整，基于加速度调整结果得到坡道倾角，进而确定终端在目标时间段内位于坡道路段。通过上述方法，根据与终端相关联的卫星的运行状态估计得到运行加速度，以运动加速度对终端测量得到的加速度数据进行调整，得到精准度更高的终端加速度，根据终端加速度的数值与方向，确定终端所处位置的坡道倾角，进而实现坡道识别的功能，避免由于天气等状况造成的坡道误判率较高问题，能够更好地实现终端的定位导航功能以及终端的驻停功能，保证终端的安全。

在一个可选的实施例中，估计得到终端在目标时间段内的运动加速度是通过对更新参数进行更新实现的。示意性的，如图3所示，上述图2所示出的实施例中的步骤230还可以实现为如下步骤310至步骤340。

步骤310，基于终端传感数据，确定用于进行迭代更新的更新参数。

终端传感数据中除包括加速度数据外，还包括终端的位置信息、终端的初始加速度等。示意性的，终端的位置信息用于指示终端在目标时间段内的地理位置信息。

在一个可选的实时例中，基于终端传感数据，确定终端在目标时间段内的初始加速度和终端的钟漂速度；以初始加速度和钟漂速度构建矩阵，将矩阵确定为更新参数。其中，钟漂速度用于指示在钟差内终端的移动速度。

钟差是在同一瞬间指示准确世界时的钟时减去天文钟的时间，即：钟差=世界时-钟时。钟漂速度为钟差漂移速度，用于指示在钟差内终端的移动速度，即：在同一瞬间终端的移动速度，可选地，钟漂速度以微分量

表示，钟漂速度是通过终端传感数据确定得到的。示意性的，终端的初始加速度为运动加速度的初始值，采用

表示。基于初始加速度

和钟漂速度

构建一个两行一列（2×1）的矩阵，将该矩阵作为进行迭代更新的更新参数。示意性的，更新参数采用

表示，则

对应的矩阵如下所示。

步骤320，基于累积距离增量，确定第k个更新参数的更新量。

其中，k为正整数。

累积距离增量为卫星在目标时间段的移动距离，基于终端和卫星之间的关联关系，可以通过累积距离增量建立卫星与终端传感数据之间的关系。示意性的，累积距离增量采用ADR（Accumulative Distance Rising）表示，某个时间段内的累积距离增量采用

表示，基于累积距离增量得到卫星与终端传感数据之间的关系，该关系可以通过累积距离增量方程式体现，累积距离增量方程式如下所示。

其中，t为终止时刻；t-1为起始时刻；

为在目标时间段（初始时刻至终止时刻的时间段）内的累积距离增量；n为卫星的数量，即n颗卫星，n≥1；

用于指示目标时间段内第一颗卫星的累积距离增量；

为卫星i的加速度，

；

为终端的初始加速度；

为终端的钟差漂移速度；

为卫星i的钟差漂移速度；

为终端的位置；

为卫星i的位置。

卫星数量n为大于1的正整数，卫星i的加速度

、卫星i的钟差漂移速度

以及卫星i的位置

是基于星历数据获取得到的，终端的钟差漂移速度

以及终端的位置

包含于终端传感数据中，是基于终端配置的传感器测量得到的。

在一个可选的实施例中，基于上述累积距离增量方程式确定第k个更新参数的更新量的过程如下所示。

一、初始化过程

可选地，在对更新参数进行更新前，设置更新参数

的初始值，示意性的，将终端的初始加速度

和终端的钟差漂移速度

设置为0。

二、求偏导过程

可选地，第k次迭代的更新参数为

，首先计算更新参数

关于累积距离增量方程式的偏导数矩阵，偏导数矩阵如下所示。

其中，

用于指示更新参数

关于累积距离增量方程式的偏导数矩阵；t为终止时刻；t-1为起始终止时刻；

为在目标时间段（初始时刻至终止时刻的时间段）内的累积距离增量；

为终端的在第k次迭代更新后的初始加速度；

为终端的钟差漂移速度；

表示终端至卫星i的单位观测向量，

；

表示终端至卫星i的单位观测向量的转置矩阵，

；终端至卫星i的单位观测向量

如下所示。

其中，

为终端的位置；

为卫星i的位置；

是范数表达式，用于指示终端位置

至卫星i位置

的距离。

三、求权矩阵过程

可选地，基于卫星累积距离增量的异方差性计算权矩阵

，权矩阵

的表达式如下所示。

其中，

为卫星i的累积距离增量的信噪比；

表示卫星i的高度角。

四、计算更新参数的更新量过程

示意性的，更新量以

表示，更新量的表达式如下所示。

其中，

用于指示更新参数

关于累积距离增量方程式的偏导数矩阵的转置矩阵；

用于指示累积距离增量权矩阵

；

用于指示更新参数

关于累积距离增量方程式的偏导数矩阵；

为卫星i的加速度，

；

用于指示终端在第k次迭代更新后的初始加速度；

用于指示终端在第k次迭代更新后的钟差漂移速度。

步骤330，将第k个更新参数和更新量之和作为第k+1个更新参数。

示意性的，计算更新参数的过程如下所示。

其中，

用于指示第k+1次迭代更新的更新参数；

用于指示第k次迭代更新的更新参数；

用于指示更新参数的更新量。

步骤340，通过累积距离增量和更新量估计得到终端的运动加速度。

示意性的，在对更新参数进行更新的过程中，更新量

会随着累积距离增量的变化而产生数值变化。

在一个可选的实施例中，响应于更新量小于预设阈值，将最近一次更新量确定为目标更新量；基于累积距离增量和目标更新量，得到终端的运动加速度。

可选地，设置迭代循环的结束条件为更新量

的数值满足结束条件。例如：

其中，

为更新量

的范数表达式，用于指示更新量的误差小于万分之一。

示意性的，迭代循环的结束条件还可以是迭代次数超过次数阈值。例如：预先设置迭代次数的次数阈值为10次，即：当迭代次数超过10次后，确定10次更新过程中更新量

数值最小的情况，基于该更新量

，估计终端的运动加速度。以上仅为示意性的举例，本申请实施例对此不加以限定。

可选地，当更新量的误差小于万分之一时，结束迭代循环，基于更新量的数值以及上述更新量的表达式，确定第k+1次循环过程后的终端加速度。

综上所述，获取终端在目标时间段的终端传感数据以及与终端相关联卫星的星历数据，基于星历数据确定卫星在目标时间段的累积距离增量（移动距离），通过累积距离增量和终端传感数据估计得到终端在目标时间段内的运动加速度，对终端传感数据中的加速度数据进行调整，得到坡道倾角，进而确定终端位于坡道路段。通过上述方法，能够得到精准度更高的加速度数据，更好地辅助终端的定位导航功能以及终端的驻停功能。

在本申请实施例中，对估计得到终端在目标时间段内的运动加速度的过程进行阐述，基于终端传感数据中的部分数据，确定用于进行迭代更新的更新参数，根据累积距离增量与终端传感数据之间的关系，确定第k个更新参数的更新量，将第k个更新参数和更新量进行相加运算，得到第k+1个更新参数，实现对更新参数的更新过程，通过累积距离增量和更新量估计得到终端的运动加速度。通过以上方法，可以利用卫星和终端之间的关系，估计终端的运动加速度，由于在加速度估计中考虑到卫星的作用，可以避免因为道路湿滑等环境原因对加速度数值的误判影响，有利于提高终端加速度的预测精度。

在一个可选的实施例中，确定坡道倾角是通过运动加速度对加速度数据进行调整实现的。示意性的，如图4所示，上述图2所示出的实施例中的步骤240还可以实现为如下步骤440至步骤460。

步骤410，获取目标时间段内的星历数据和终端传感数据。

在一个可选的实施例中，获取星历数据的过程通过定位服务中心实现。

其中，定位服务中心是对连续运行参考站（CORS）提供的信息进行分析的平台，例如：高精定位服务平台，即：通过整合参考站发送的原始观测信息确定定位信息，并根据用户需求向用户提供位置信息确定等功能的平台。

可选地，向定位服务中心发送星历请求；接收定位服务中心发送的星历数据。

其中，星历请求用于从定位服务中心获取星历数据。

在一个可选的实施例中，终端配置有加速度传感器，从终端配置的传感器中获取终端传感数据包括从终端配置的加速度传感器中获取加速度数据。

在一个可选的实施例中，通过加速度传感器确定终端的加速度测量值；对加速度测量值进行滤波处理，得到终端的加速度数据。

示意性的，加速度传感器为加速度计，基于加速度计可以确定终端的加速度测量值，考虑到加速度测量值中存在测量噪声，对加速度计测量得到的加速度测量值进行滤波处理，以提高加速度计测量得到的加速度数据的测量精度。

可选地，对加速度测量值进行加速度分解，得到至少两个维度上的加速度分量；对至少两个维度上的加速度分量分别进行滤波处理，得到滤除噪音后的加速度数据。

示意性的，加速度测量值根据加速度传感器的不同，可以测量得到不同维度的加速度数据。例如：加速度计为三轴加速度计，可以测量得到三个维度的加速度数值。当对加速度测量值进行加速度分解时，会根据空间分布，得到至少两个方向上的加速度分量。例如：加速度计为三轴加速度计，对三轴加速度计测量得到的加速度测量值进行加速度分解，得到三个方向上的加速度分量。

可选地，在对加速度测量值进行加速度分解后，对至少两个维度上的加速度分量分别通过一阶数字低通滤波器进行滤波处理。示意性的，三轴加速度计的采样频率为F，一阶数字低通滤波器为如下所示。

其中，a为滤波系数，是远小于1的正数；

为第n次的加速度测量值，

为第n-1次的滤波输出值（即：第n-1次滤波后得到的加速度数据）；

为本次滤波输出值（即：第n次滤波后得到的加速度数据）。

可选地，滤波算法的截止频率由下式计算，即：

其中，

为该一阶数字低通滤波器的截止频率；a为滤波系数，是远小于1的正数；F为三轴加速度计的采样频率。

可选地，经过低通滤波器输出得到加速度数据为

，其中

，即：通过三个维度表示加速度数据。

在一个可选的实施例中，将加速度测量值通过滤波处理，得到滤除噪音后的加速度数据，以上仅为示意性的举例，本申请实施例对此不加以限定。

步骤420，基于星历数据确定卫星的累积距离增量。

示意性的，星历数据中包括卫星的位置信息。示意性的，卫星在运行过程中，位置会随时间发生变化，针对卫星在目标时间段内的运行过程进行分析。对目标时间段的起始时刻和终止时刻时卫星的位置进行确定，将起始时刻时卫星的位置作为第一卫星位置，将终止时刻时卫星的位置作为第二卫星位置。

可选地，以地面上随机选择的一个接收站为基准，根据无线电波测量卫星到接收站的距离。其中，无线电波的波速是光速，时间为电波信号从卫星至接收机所用的传播时间（在卫星和接收机时间同步的条件下，接收机收到信号的时刻减去卫星发射信号的时刻之差，即为电波信号的传播时间）。通过上述方法，分别测量卫星在起始时刻和终止时刻的第一卫星位置和第二卫星位置，即确定卫星在起始时刻和终止时刻距离接收站的距离，进而确定卫星在起始时刻和终止时刻的移动距离，得到卫星在目标时间段的累积距离增量。

以上仅为示意性的举例，本申请实施例对此不加以限定。

步骤430，通过累积距离增量和终端传感数据估计得到终端在目标时间段内的运动加速度。

步骤430中关于得到终端在目标时间段内的运动加速度的描述已在上述步骤310至步骤340中进行详细说明，此处不再赘述。

步骤440，确定加速度数据中与运动加速度方向相同的目标加速度分量。

加速度数据用于指示对终端的加速度进行测量得到的数据，运动加速度用于指示对终端的加速度通过卫星进行估计后得到的数据。可选地，运动加速度的方向为终端的运动方向，运动加速度的数值大小为通过卫星进行估计后得到的数据。

示意性的，终端为车辆所配备的车载终端，基于车辆以斜向上45°方向行驶，运动加速度的方向为终端的运动方向，即：斜向上45°；运动加速度的数值大小为通过卫星进行估计后得到的数据，如：

。可选地，以简化形式表示，运动加速度为“斜向上45°、

”。

可选地，加速度计为三轴加速度计，该加速度计测量得到的加速度数值为三个维度的加速度分量的综合，即：加速度数据既考虑了加速度分量的数值大小，也考虑了不同维度上加速度分量的方向。

基于运动加速度的方向，确定加速度数据中与运动加速度方向相同的加速度分量，并将该加速度分量作为目标加速度分量。示意性的，估计得到运动加速度为“斜向上45°、

”，加速度数据为“

”，对加速度数据进行分解，得到三个加速度分量，之后，将加速度分量中与运动加速度方向相同的加速度分量作为目标加速度分量，即：目标加速度分量为“斜向上45°”的加速度分量。

步骤450，以目标加速度分量与调整参数之差，对目标加速度分量进行调整，得到目标加速度。

示意性的，调整参数为运动加速度，目标加速度分量与运动加速度之间方向相同。

可选地，基于目标加速度分量与运动加速度之间方向相同，以目标加速度分量为被减数、运动加速度为减数进行相减计算，对目标加速度分量进行调整，得到的差为目标加速度，实现对加速度数据的调整过程。

示意性的，已知加速度数据为

，其中

，运动加速度为

，

的方向为终端运动方向，即：x轴方向，基于目标加速度分量与运动加速度之间方向相同，确定

为目标加速度分量，以目标加速度分量

为被减数、运动加速度

为减数，对目标加速度分量

进行调整，得到目标加速度如下所示。

其中，

、

和

为对加速度数据

进行调整后得到的终端加速度，

为目标加速度。

步骤460，基于目标加速度，得到坡道倾角。

目标加速度是终端加速度（即：加速度调整结果）的一个加速度分量，是通过卫星得到的运动加速度对加速度传感器测量得到的加速度数据进行调整后得到的。示意性的，目标加速度与运动加速度方向相同，基于目标加速度确定坡道倾角包括以下至少一种方法。

一、基于目标加速度，确定沿目标加速度所在方向的第一重力分量；基于第一重力分量和加速度数据，确定垂直于坡道的第二重力分量；基于第一重力分量和第二重力分量，得到坡道倾角。

可选地，对加速度数据进行调整的过程中，调整的加速度分量是与运动加速度方向相同的加速度分量，与运动加速度方向不同的加速度分量为原加速度分量。示意性的，在得到目标加速度后，确定沿目标加速度所在方向的第一重力分量，其中第一重力分量基于重力加速度g确定，其中，

。

之后，基于第一重力分量、加速度数据以及重力加速度g，确定垂直于坡道的第二重力分量，示意性的，沿坡道方向和垂直坡道方向的重力分量如下所示。

其中，

为第一重力分量；

为第二重力分量；

为与第一重力分量和第二重力分量在空间上垂直的分量表示（三维表示）。示意性的，目标加速度为

；车辆的重量为m；车辆的牵引力为

；地面对于车辆所受到的阻力为

；地面对车辆的支持力为

，则当上述的m、

、

以及

已知，则：

则坡道倾角可由下式计算得到，即：

其中，

为反正切函数，用于指示第一重力分量与第二重力分量的角度。

二、基于目标加速度，得到坡道倾角。

可选地，对加速度数据进行调整的过程中，调整的加速度分量是与运动加速度方向相同的加速度分量，与运动加速度方向不同的加速度分量为原加速度分量。基于目标加速度（与运动加速度方向相同），以及与地面垂直的原加速度分量，确定坡道倾角。

示意性的，如图5所示，目标加速度为

；车辆的重量为m；车辆的牵引力为

，是车辆的传动系统对车辆的各轮施加的合力；地面对于车辆所受到的阻力为

，当上述的m、

以及

已知，且计算得到

后，基于车辆与坡道之间的关系，确定坡道倾角。

其中，坡道倾角通过

表示。基于上述公式，即可根据目标加速度

确定坡道倾角。可选地，将上述方法应用于自动驾驶领域，由车载终端控制车辆行驶速度、加速度、方向等，牵引力

的大小随车辆的速度而变化。

以上仅为示意性的举例，本申请实施例对此不加以限定。

步骤470，基于坡道倾角，确定终端在目标时间段内位于坡道路段。

示意性的，坡道路段用于指示终端在目标时间段内行进的道路状态，道路为坡道时，坡道路段可以指示道路的坡道状态，其中，坡道状态包括上坡状态或者下坡状态。

示意性的，以水平面为判断基准，在确定坡道倾角后，终端所处坡道状态包括如下至少一种情况。

1、坡道状态为上坡状态。

示意性的，当终端所处位置与水平面之间的夹角大于0，终端处于上坡状态。

2、坡道状态为下坡状态。

示意性的，当终端所处位置与水平面之间的夹角小于0，终端处于下坡状态。

综上所述，获取终端在目标时间段的终端传感数据以及与终端相关联卫星的星历数据，基于星历数据确定卫星在目标时间段的移动距离（累积距离增量），通过累积距离增量和终端传感数据估计得到终端在目标时间段内的运动加速度，对终端传感数据中的加速度数据进行调整，基于加速度调整结果得到坡道倾角，进而确定终端位于坡道路段。通过上述方法，能够得到精准度更高的加速度数据，更好地辅助终端的定位导航功能以及终端的驻停功能。

在本申请实施例中，对确定坡道倾角的过程进行阐述。基于加速度数据和运动加速度，确定加速度数据中与运动加速度方向相同的目标加速度分量，以目标加速度分类为被减数、运动加速度为减数，对目标加速度分量进行调整，得到的差为目标加速度，基于目标加速度以及重力加速度，确定坡道倾角，实现坡道状态的确定过程。通过上述方法，能够以运动加速度为调整参数，对终端测量得到的加速度数据进行调整，充分结合对终端传感数据和星历数据的分析，对坡道倾角的判断效果有着显著提升，实践中能够更好地辅助终端安全运行。

在一个可选的实施例中，将上述坡道识别方法应用于车载终端上，即对车辆的运行或停放位置的道路进行坡道判断。示意性的，坡道识别方法实现为如下过程：（一）获取星历数据和车辆位置信息；（二）估计车辆运动加速度过程；（三）基于低通滤波估计沿坡道方向和垂直于坡道方向的重力分量过程；（四）根据坡道倾角判断车辆所处坡道状态过程。

（一）获取星历数据和车辆位置信息。

示意性的，如图6所示，获取星历数据和车辆位置信息的过程如下所示。

地面参考站系统610用于获取GNSS导航卫星的位置信息、时间信息以及相关的动态变化，并将收集到的原始观测数据发送至用户，以满足用户实时导航的需求。可选地，地面参考站系统610首先将收集到的原始观测数据发送至高精定位服务平台620，高精定位服务平台620通过差分方式去除移动站观测数据中的大部分误差，辅助实现高精度的定位。示意性的，高精定位服务平台620根据预先设定的播发规则，向用户终端630以差分服务的方法播发相关卫星的星历数据。在一个可选的实施例中，用户终端630基于GNSS导航卫星，确定车辆位置信息。

（二）估计车辆运动加速度过程。

示意性的，如图7所示，采用非线性优化方法估计车辆运动加速度，该过程包括如下步骤710至步骤770。

步骤710，设置非线性优化初始值。

示意性的，在通过非线性优化方法估计车辆运动加速度的过程中，首先确定非线性优化参数，以对优化参数进行迭代更新的过程估计车辆运动加速度。可选地，非线性优化参数涉及车辆终端加速度以及车辆的钟差漂移速度，将车辆终端加速度以及车辆的钟差漂移速度设置为0，将上述置零操作视为非线性优化参数的初始化操作，实现设置非线性优化初始值的过程。

步骤720，计算累积距离增量（ADR）观测方程关于非线性优化参数的雅可比矩阵。

可选地，将累积距离增量与非线性优化参数进行矩阵变换，计算非线性优化参数关于累积距离增量的偏导数矩阵。

步骤730，基于卫星累积距离增量（ADR）的异方差性计算权矩阵。

异方差性，是指服从正态分布的随机变量围绕其均值的分散程度不同。示意性的，累积距离增量用于指示卫星在目标时间段的移动距离，具有异方差性。基于卫星累积距离增量的异方差性，计算不同卫星在目标时间段对应的权矩阵，确定不同卫星对更新量的影响程度。

步骤740，计算非线性优化参数的更新量。

累积距离增量为卫星在目标时间段的移动距离，卫星是与车辆具有关联性的卫星。示意性的，根据卫星之间的移动距离以及卫星和车辆之间的关联性，建立累积距离增量与车辆对应的传感数据之间的关联式。示意性的，基于累积距离增量、权矩阵以及相关的车辆传感数据，计算得到非线性优化参数的更新量。

步骤750，更新非线性优化参数。

可选地，基于第k次的非线性优化参数以及更新量，确定第k+1次的非线性优化参数，实现更新非线性优化参数的过程。

步骤760，满足迭代结束条件。

迭代结束条件用于指示结束对优化参数进行迭代更新的过程。示意性的，根据更新量确定是否满足迭代结束条件，当更新量满足迭代结束条件时，停止对优化参数进行更新的过程；当更新量不满足迭代结束条件时，继续对优化参数进行更新，直至更新量满足迭代结束条件。

步骤770，输出车辆运动加速度。

示意性的，当迭代结束条件为判断更新量数值是否小于预先设定的结束阈值，当更新量小于预先设定的结束阈值时，停止对优化参数进行更新的过程，并根据最近一次的更新量，确定车辆的运动加速度。可选地，确定车辆加速度可以根据上述步骤320中的累积距离增量方程式进行确定，输出得到车辆运动加速度。

（三）基于低通滤波估计沿坡道方向和垂直于坡道方向重力分量过程。

示意性的，如图8所示，估计重力分量过程包括如下步骤810至步骤860。

步骤810，惯性传感器。

示意性的，惯性传感器为车辆装载的、用于检测和测量加速度、倾斜、冲击、振动、旋转和多自由度运动的传感器，例如：惯性传感器对车辆进行数据测量后得到车辆的加速度数据、角速度数据等。加速度数据的数值大小和方向可以辅助判断坡道的倾角，根据角速度数据可以计算得到加速度数据。

步骤820，低通滤波器。

可选地，在根据惯性传感器得到加速度数据后，将测量得到加速度数据通过低通滤波器，得到加速度测量值。通过低通滤波器，可以实现对惯性传感器加速度计的三轴测量值进行预处理的过程，有效过滤三轴加速度计的测量噪声，辅助提高沿坡道方向和垂直坡道方向重力分量的估计精度。

步骤830，加速度测量值。

示意性的，加速度测量值为对加速度数据进行低通滤波后得到的加速度，包括坡道方向的加速度测量值以及垂直坡道方向的加速度测量值。其中，坡道方向的加速度测量值用于指示与车辆运动方向相同的加速度测量值；垂直坡道方向的加速度测量值用于指示与坡道成垂直方向的加速度测量值。

步骤840，车辆运动加速度。

车辆运动加速度是基于车辆和与车辆相关联的卫星估计得到的加速度。

步骤850，车辆加速度更新。

可选地，由车载终端基于车辆运动加速度，对加速度测量值（包括：坡道方向的加速度测量值以及垂直坡道方向的加速度测量值）进行更新，得到更新后的车辆加速度。基于加速度测量值的基础上，考虑卫星对车辆运动加速度的估计情况，使得车辆加速度的数值更精准。

步骤860，获取沿坡道方向和垂直坡道方向的重力分量。

基于车辆加速度更新后的结果，知悉沿坡道方向和垂直于坡道方向的重力分量。

（四）根据坡道倾角判断车辆所处坡道状态过程。

示意性的，根据沿坡道方向和垂直坡道方向的重力分量，计算得到车辆所处位置与水平面的夹角。

如图9所示，车辆所处坡道状态包括如下至少一种情况。

1、车辆处于上坡状态910。

示意性的，当车辆所处位置与水平面之间的夹角大于0（坡道倾角

大于0），车辆处于上坡状态。

2、车辆处于为下坡状态920。

示意性的，当车辆所处位置与水平面之间的夹角小于0（坡道倾角

小于0），车辆处于下坡状态。

3、车辆处于水平面位置930。

示意性的，当车辆所处位置与水平面之间的夹角等于0（坡道倾角

等于0），车辆处于水平面位置。

在一个可选的实施例中，基于车载终端实现上述坡道识别方法，如图10所示，为坡道识别方法的总体流程图，该流程图实现为如下过程。

示意性的，响应于用户对车辆所处坡道的确认指令；或者，响应于车辆所配置的传感器对坡道的初步判断；或者，响应于天气状况发生变化；或者，响应于车载终端1010触发坡道识别指令等，由车载终端1010向高精定位服务平台1020发送星历请求，高精定位服务平台1020基于星历请求，将星历数据发送至车载终端1010，车载终端1010基于星历数据以及GNSS发送的伪距和多普勒，对卫星速度以及钟差变率进行计算。车载终端1010中装载有非线性优化估计器1040，基于非线性优化估计器1040，从GNSS获取得到与车载终端相关联的至少一颗卫星的累积距离增量（ADR），基于累积距离增量、卫星速度以及钟差变率，估计得到车辆的运动加速度。车辆配置的惯性传感器1050对车辆传感数据进行测量，车辆传感数据中包括加速度测量值或角速度测量值（基于角速度测量值可以计算得到加速度测量值）。可选地，将加速度测量值通过车载终端1010配置的低通滤波器1060进行预处理，并以车辆的运动加速度对经过低通滤波器1060预处理后的加速度测量值进行调整，确定垂直坡道的加速度测量值以及沿坡道方向的加速度测量值。根据垂直坡道的加速度测量值以及沿坡道方向的加速度测量值，估计坡道倾角1070。当坡道倾角1070小于零时，判断车辆处于下坡或者下高架桥状态；当坡道倾角1070不小于零时，判断车辆处于上坡或者上高架桥状态。

综上所述，在对目标时间段内车辆所处位置的坡道路段进行确定的过程中，获取车辆在目标时间段的车辆传感数据以及与车辆相关联卫星的星历数据，基于星历数据确定卫星在目标时间段的累积距离增量（移动距离），通过累积距离增量和车辆传感数据估计得到车辆在目标时间段内的运动加速度，对车辆传感数据中的加速度数据进行调整，基于加速度调整结果得到坡道倾角，进而确定车辆在目标时间段内位于坡道路段。通过上述方法，根据与车辆相关联的卫星的运行状态估计得到运行加速度，以运动加速度对车辆测量得到的加速度数据进行调整，得到精准度更高的终端加速度，根据终端加速度的数值与方向，确定车辆所处位置的坡道倾角，进而实现坡道识别的功能，避免由于天气等状况造成的坡道误判率较高问题，能够更好地辅助车辆的定位导航功能以及车辆的驻停功能，保证行车安全。

图11是本申请一个示例性实施例提供的坡道识别装置的结构框图，如图11所示，该装置包括如下部分：

获取模块1110，用于获取目标时间段内的星历数据和终端传感数据，所述终端传感数据中包括终端在所述目标时间段内的加速度数据，所述星历数据用于指示与所述终端相关联的卫星的运行数据；

增量确定模块1120，用于基于所述星历数据确定所述卫星的累积距离增量，所述累积距离增量用于指示所述卫星在所述目标时间段的移动距离；

估计模块1130，用于通过所述累积距离增量和所述终端传感数据估计得到所述终端在所述目标时间段内的运动加速度；

调整模块1140，用于以所述运动加速度为调整参数，对所述终端传感数据中的所述加速度数据进行调整，并基于加速度调整结果得到坡道倾角；

坡道确定模块1150，用于基于所述坡道倾角，确定所述终端在所述目标时间段内位于坡道路段。

如图11所示，在一个可选的实施例中，所述坡道确定模块1150还用于基于所述坡道倾角，确定所述终端在所述目标时间段内所处的坡道状态，所述坡道状态包括上坡状态或者下坡状态。

在一个可选的的实施例中，所述估计模块1130还用于基于所述终端传感数据，确定用于进行迭代更新的更新参数；基于所述累积距离增量，确定第k个更新参数的更新量，其中，k为正整数；通过所述累积距离增量和所述更新量估计得到所述终端的运动加速度。

在一个可选的实施例中，所述估计模块1130还用于响应于所述更新量小于预设阈值，将最近一次更新量确定为目标更新量；基于所述累积距离增量和所述目标更新量，得到所述终端的运动加速度。

在一个可选的实施例中，所述估计模块1130还用于基于所述终端传感数据，确定所述终端在所述目标时间段内的初始加速度和所述终端的钟漂速度，所述钟漂速度用于指示在钟差内所述终端的移动速度；以所述初始加速度和所述钟漂速度构建矩阵，将所述矩阵确定为所述更新参数。

在一个可选的实施例中，所述调整模块1140，包括：

确定单元1141，用于确定所述加速度数据中与所述运动加速度方向相同的目标加速度分量；

调整单元1142，用于以所述目标加速度分量与所述调整参数之差，对所述目标加速度分量进行调整，得到目标加速度；

获取单元1143，用于基于所述目标加速度，得到所述坡道倾角。

在一个可选的实施例中，所述获取单元1143还用于基于所述目标加速度，确定沿所述目标加速度所在方向的第一重力分量；基于所述第一重力分量和所述加速度数据，确定垂直于所述坡道的第二重力分量；基于所述第一重力分量和所述第二重力分量，得到所述坡道倾角。

在一个可选的实施例中，所述目标时间段包括起始时刻和终止时刻；

所述增量确定模块1120还用于基于所述星历数据，确定所述卫星在所述起始时刻的第一卫星位置和所述卫星在所述终止时刻的第二卫星位置；基于所述第一卫星位置和所述第二卫星位置的距离，确定所述卫星在所述目标时间段的所述累积距离增量。

在一个可选的实施例中，所述获取模块1110还用于向定位服务中心发送星历请求，所述星历请求用于从所述定位服务中心获取所述星历数据，所述定位服务中心是用于提供星历数据的信息平台；接收所述定位服务中心发送的所述目标时间段内所述星历数据；从所述终端配置的传感器获取所述目标时间段内所述终端传感数据。

在一个可选的实施例中，所述终端配置有加速度传感器；

所述获取模块1110还用于通过所述加速度传感器确定所述终端的加速度测量值；对所述加速度测量值进行滤波处理，得到所述终端的加速度数据。

在一个可选的实施例中，所述获取模块1110还用于对所述加速度测量值进行加速度分解，得到至少两个维度上的加速度分量；对所述至少两个维度上的加速度分量分别进行滤波处理，得到滤除噪音后的所述加速度数据。

在一个可选的实施例中，所述坡道确定模块1150还用于响应于所述坡道倾角达到预设倾角阈值，确定所述终端在所述目标时间段内所处的坡道状态为所述上坡状态；响应于所述坡道倾角未达到所述预设倾角阈值，确定所述终端在所述目标时间段内所处的坡道状态为所述下坡状态。

需要说明的是：上述实施例提供的坡道识别装置，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的坡道识别装置与坡道识别方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图13示出了本申请一个示例性实施例提供的电子设备1300的结构框图。该电子设备1300可以是便携式移动终端，比如：智能手机、车载终端、平板电脑、MP3播放器（MovingPicture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3）、MP4（Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4）播放器、笔记本电脑或台式电脑。电子设备1300还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。

通常，电子设备1300包括有：处理器1301和存储器1302。

处理器1301可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器1301可以采用DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）、FPGA（Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）、PLA（Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列）中的至少一种硬件形式来实现。处理器1301也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU（Central ProcessingUnit，中央处理器）；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器1301可以集成有GPU（Graphics Processing Unit，图像处理器），GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器1301还可以包括AI（Artificial Intelligence，人工智能）处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器1302可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1302还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器1302中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器1301所执行以实现本申请中方法实施例提供的坡道识别方法。

在一些实施例中，电子设备1300还可选包括有：外围设备接口1303和至少一个外围设备。处理器1301、存储器1302和外围设备接口1303之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口1303相连。具体地，外围设备包括：射频电路1304、显示屏1305、摄像头组件1306、音频电路1307、定位组件1308和电源1309中的至少一种。

外围设备接口1303可被用于将I/O（Input /Output，输入/输出）相关的至少一个外围设备连接到处理器1301和存储器1302。在一些实施例中，处理器1301、存储器1302和外围设备接口1303被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器1301、存储器1302和外围设备接口1303中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路1304用于接收和发射RF（Radio Frequency，射频）信号，也称电磁信号。射频电路1304通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路1304将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路1304包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路1304可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：万维网、城域网、内联网、各代移动通信网络（2G、3G、4G及5G）、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真）网络。在一些实施例中，射频电路1304还可以包括NFC（Near Field Communication，近距离无线通信）有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏1305用于显示UI（User Interface，用户界面）。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1305是触摸显示屏时，显示屏1305还具有采集在显示屏1305的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器1301进行处理。此时，显示屏1305还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏1305可以为一个，设置在电子设备1300的前面板；在另一些实施例中，显示屏1305可以为至少两个，分别设置在电子设备1300的不同表面或呈折叠设计；在另一些实施例中，显示屏1305可以是柔性显示屏，设置在电子设备1300的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏1305还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏1305可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件1306用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件1306包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR（Virtual Reality，虚拟现实）拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件1306还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路1307可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器1301进行处理，或者输入至射频电路1304以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在电子设备1300的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器1301或射频电路1304的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路1307还可以包括耳机插孔。

定位组件1308用于定位电子设备1300的当前地理位置，以实现导航或LBS（Location Based Service，基于位置的服务）。定位组件1308可以是基于美国的GPS（Global Positioning System，全球定位系统）、中国的北斗系统或俄罗斯的伽利略系统的定位组件。

电源1309用于为电子设备1300中的各个组件进行供电。电源1309可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源1309包括可充电电池时，该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池，无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，电子设备1300还包括有一个或多个传感器1310。该一个或多个传感器1310包括但不限于：加速度传感器1311、陀螺仪传感器1312、压力传感器1313、指纹传感器1314、光学传感器1315以及接近传感器1316。

加速度传感器1311可以检测以电子设备1300建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器1311可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器1301可以根据加速度传感器1311采集的重力加速度信号，控制显示屏1305以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器1311还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器1312可以检测电子设备1300的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器1312可以与加速度传感器1311协同采集用户对电子设备1300的3D动作。处理器1301根据陀螺仪传感器1312采集的数据，可以实现如下功能：动作感应（比如根据用户的倾斜操作来改变UI）、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器1313可以设置在电子设备1300的侧边框和/或显示屏1305的下层。当压力传感器1313设置在电子设备1300的侧边框时，可以检测用户对电子设备1300的握持信号，由处理器1301根据压力传感器1313采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器1313设置在显示屏1305的下层时，由处理器1301根据用户对显示屏1305的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器1314用于采集用户的指纹，由处理器1301根据指纹传感器1314采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器1314根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器1301授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器1314可以被设置在电子设备1300的正面、背面或侧面。当电子设备1300上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器1314可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。

光学传感器1315用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器1301可以根据光学传感器1315采集的环境光强度，控制显示屏1305的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高显示屏1305的显示亮度；当环境光强度较低时，调低显示屏1305的显示亮度。在另一个实施例中，处理器1301还可以根据光学传感器1315采集的环境光强度，动态调整摄像头组件1306的拍摄参数。

接近传感器1316，也称距离传感器，通常设置在电子设备1300的前面板。接近传感器1316用于采集用户与电子设备1300的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器1316检测到用户与电子设备1300的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器1301控制显示屏1305从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器1316检测到用户与电子设备1300的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器1301控制显示屏1305从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构并不构成对电子设备1300的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

本申请的实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备可以实现为如图2所示的终端或者服务器。该计算机设备包括处理器和存储器，该存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述各方法实施例提供的坡道识别方法。

本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行，以实现上述各方法实施例提供的坡道识别方法。

本申请的实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的坡道识别方法。

可选地，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory）、随机存取记忆体（RAM，Random Access Memory）、固态硬盘（SSD，Solid State Drives）或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括电阻式随机存取记忆体（ReRAM，Resistance RandomAccess Memory）和动态随机存取存储器（DRAM，Dynamic Random Access Memory）。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种坡道识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标时间段内的星历数据和终端传感数据，所述终端传感数据中包括终端在所述目标时间段内的加速度数据，所述星历数据用于指示与所述终端相关联的卫星的运行数据；

基于所述星历数据确定所述卫星的累积距离增量，所述累积距离增量用于指示所述卫星在所述目标时间段的移动距离；

通过所述累积距离增量和所述终端传感数据估计得到所述终端在所述目标时间段内的运动加速度；

以所述运动加速度为调整参数，对所述终端传感数据中的所述加速度数据进行调整，并基于加速度调整结果得到坡道倾角；

基于所述坡道倾角，确定所述终端在所述目标时间段内位于坡道路段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述坡道倾角，确定所述终端在所述目标时间段内位于坡道路段，包括：

基于所述坡道倾角，确定所述终端在所述目标时间段内所处的坡道状态，所述坡道状态包括上坡状态或者下坡状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述累积距离增量和所述终端传感数据估计得到所述终端在所述目标时间段内的运动加速度，包括：

基于所述终端传感数据，确定用于进行迭代更新的更新参数；

基于所述累积距离增量，确定第k个更新参数的更新量，其中，k为正整数；

通过所述累积距离增量和所述更新量估计得到所述终端的运动加速度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述累积距离增量和所述更新量估计得到所述终端的运动加速度，包括：

响应于所述更新量小于预设阈值，将最近一次更新量确定为目标更新量；

基于所述累积距离增量和所述目标更新量，得到所述终端的运动加速度。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述终端传感数据，确定用于进行迭代更新的更新参数，包括：

基于所述终端传感数据，确定所述终端在所述目标时间段内的初始加速度和所述终端的钟漂速度，所述钟漂速度用于指示在钟差内所述终端的移动速度；

以所述初始加速度和所述钟漂速度构建矩阵，将所述矩阵确定为所述更新参数。

6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述以所述运动加速度为调整参数，对所述终端传感数据中的所述加速度数据进行调整，并基于加速度调整结果得到坡道倾角，包括：

确定所述加速度数据中与所述运动加速度方向相同的目标加速度分量；

以所述目标加速度分量与所述调整参数之差，对所述目标加速度分量进行调整，得到目标加速度；

基于所述目标加速度，得到所述坡道倾角。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标加速度，得到所述坡道倾角，包括：

基于所述目标加速度，确定沿所述目标加速度所在方向的第一重力分量；

基于所述第一重力分量和所述加速度数据，确定垂直于所述坡道的第二重力分量；

基于所述第一重力分量和所述第二重力分量，得到所述坡道倾角。

8.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述目标时间段包括起始时刻和终止时刻；

所述基于所述星历数据确定所述卫星的累积距离增量，包括：

基于所述星历数据，确定所述卫星在所述起始时刻的第一卫星位置和所述卫星在所述终止时刻的第二卫星位置；

基于所述第一卫星位置和所述第二卫星位置的距离，确定所述卫星在所述目标时间段的所述累积距离增量。

9.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述获取目标时间段内的星历数据和终端传感数据，包括：

向定位服务中心发送星历请求，所述星历请求用于从所述定位服务中心获取所述星历数据，所述定位服务中心是用于提供星历数据的信息平台；

接收所述定位服务中心发送的所述目标时间段内的所述星历数据；

从所述终端配置的传感器获取所述目标时间段内的所述终端传感数据。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述终端配置有加速度传感器；

所述从所述终端配置的传感器获取所述终端传感数据，包括：

通过所述加速度传感器确定所述终端的加速度测量值；

对所述加速度测量值进行滤波处理，得到所述终端的加速度数据。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述对所述加速度测量值进行滤波处理，得到所述终端的加速度数据，包括：

对所述加速度测量值进行加速度分解，得到至少两个维度上的加速度分量；

对所述至少两个维度上的加速度分量分别进行滤波处理，得到滤除噪音后的所述加速度数据。

12.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述坡道倾角，确定所述终端在所述目标时间段内所处的坡道状态，包括：

响应于所述坡道倾角达到预设倾角阈值，确定所述终端在所述目标时间段内所处的坡道状态为所述上坡状态；

响应于所述坡道倾角未达到所述预设倾角阈值，确定所述终端在所述目标时间段内所处的坡道状态为所述下坡状态。

13.一种坡道识别装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标时间段内的星历数据和终端传感数据，所述终端传感数据中包括终端在所述目标时间段内的加速度数据，所述星历数据用于指示与所述终端相关联的卫星的运行数据；

增量确定模块，用于基于所述星历数据确定所述卫星的累积距离增量，所述累积距离增量用于指示所述卫星在所述目标时间段的移动距离；

估计模块，用于通过所述累积距离增量和所述终端传感数据估计得到所述终端在所述目标时间段内的运动加速度；

调整模块，用于以所述运动加速度为调整参数，对所述终端传感数据中的所述加速度数据进行调整，并基于加速度调整结果得到坡道倾角；

坡道确定模块，用于基于所述坡道倾角，确定所述终端在所述目标时间段内位于坡道路段。

14.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至12任一所述的坡道识别方法。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至12任一所述坡道识别方法。

16.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至12任一所述的坡道识别方法。

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