WO2020103029A1

WO2020103029A1 - 地面坡度计算方法、装置、设备及存储介质

Info

Publication number: WO2020103029A1
Application number: PCT/CN2018/116685
Authority: WO
Inventors: 王石荣; 王春明
Original assignee: 深圳市大疆创新科技有限公司
Priority date: 2018-11-21
Filing date: 2018-11-21
Publication date: 2020-05-28
Also published as: CN110832274A

Abstract

本发明实施例提供一种地面坡度计算方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取可移动平台(81)上设置的探测设备(2)对地面坡度的探测值；获取惯性测量单元(3)检测到的所述可移动平台(81)的状态参数；根据所述探测设备(2)对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台(81)的状态参数，确定地面坡度值。通过根据探测设备(2)对地面坡度的探测值和可移动平台(81)的状态参数，确定地面坡度值，从而能够提高地面坡度值测量的准确性，进而能够是可移动平台实现更稳定的爬坡避障功能。

Description

地面坡度计算方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及无人机领域，尤其涉及一种地面坡度计算方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

现有技术中可移动平台在移动的过程中，需要估计该可移动平台下方地面的坡度，该可移动平台可根据该地面的坡度进行避障或爬坡。

通常可移动平台设置有探测设备，该探测设备用于探测该可移动平台下方地面的坡度，但是，当可移动平台的运动幅度较大或地面坡度变化较快时，该探测设备探测到的地面坡度可能不够精准。

发明内容

本发明实施例提供一种地面坡度计算方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中当可移动平台的运动幅度较大或地面坡度变化较快时，探测设备探测到的地面坡度不够精准的技术问题。

本发明实施例的第一方面是提供一种地面坡度计算方法，包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值。

本发明实施例的第二方面是提供一种地面坡度计算装置，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储程序代码；

所述处理器，调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

本发明实施例的第三方面是提供一种可移动平台，其特征在于，包括：

机身；

动力系统，安装在所述机身，用于提供动力；

探测设备，用于探测地面坡度；

惯性测量单元，用于检测所述可移动平台的状态参数；以及

如第二方面所述的地面坡度计算装置。

本发明实施例的第四方面是提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如第一方面所述的方法。

本实施例提供的地面坡度计算方法、装置、设备及存储介质，通过获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值。通过根据探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数，确定地面坡度值，从而能够提高地面坡度值测量的准确性，进而能够是可移动平台实现更稳定的爬坡避障功能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。

图1为本发明所基于的网络架构图；

图2为本发明实施例一提供的地面坡度计算方法的流程示意图；

图3为本发明实施例二提供的地面坡度计算方法的流程示意图；

图4为本发明实施例三提供的地面坡度计算方法的流程示意图；

图5为本发明实施例四提供的地面坡度计算方法的流程示意图；

图6为本发明实施例五提供的地面坡度计算方法的流程示意图；

图7为本发明实施例六提供的地面坡度计算方法的流程示意图；

图8为本发明实施例提供的探测设备调整示意图；

图9为本发明实施例七提供的地面坡度计算装置的结构示意图；

图10为本发明实施例八提供的可移动平台的结构示意图。

附图标记：

1：地面坡度计算装置；2：探测设备；3：惯性测量单元；

71：存储器；72：处理器；81：可移动平台；

82：机身。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

现有技术中可移动平台在移动的过程中，需要估计该可移动平台下方地面的坡度，该可移动平台可根据该地面的坡度进行避障或爬坡。通常可移动平台设置有探测设备，该探测设备用于探测该可移动平台下方地面的坡度，但是，当可移动平台的运动幅度较大或地面坡度变化较快时，该探测设备探测到的地面坡度可能不够精准。为了解决上述技术问题，本发明提供了一种地面坡度计算方法、装置、设备及存储介质。需要说明的是，本发明提供的地面坡度计算方法、装置、设备及存储介质能够应用在任意一种对地面坡度的计算场景中。

下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1为本发明所基于的网络架构图，如图1所示，本发明基于的网络架构至少包括：地面坡度计算装置1、探测设备2以及惯性测量单元3。地面坡度计算装置1分别与探测设备2以及惯性测量单元3通信连接。其中，地面坡度计算装置1可以采用软件和/或硬件的方式实现，当其采用软件方式实现时，其可以通过C/C++、Java、Shell或Python等语言编写；探测设备2为微波雷达、超声波探测设备、TOF测距探测设备、视觉探测设备、激光雷达中的一种或多种。

图2为本发明实施例一提供的地面坡度计算方法的流程示意图，如图2所示，本实施例中的方法，可以包括：

步骤S101、获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值。

本实施例方法的执行主体可以是地面坡度计算装置，该地面坡度计算装置可以设置在可移动平台上，也可以为独立的装置，本发明在此不做限制。可移动平台上设置有探测设备，该探测设备可以根据探测获得的可移动平台距离地面的测距数据实时对地面坡度进行测量，获得地面坡度的探测值。地面坡度计算装置与设置在可移动平台上的探测设备通信连接，从而能够获取到探测设备对地面坡度的探测值。

步骤S102、获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数。

在本实施方式中，地面坡度计算装置还与惯性测量单元通信连接，从而地面坡度计算装置能够获取到惯性测量单元检测到的可移动平台的状态参数。

步骤S103、根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值。

在本实施方式中，由于现有技术中通过可移动平台上设置的探测设备可移动平台的运动幅度较大或地面坡度变化较快时测量到的地面坡度往往不够精准，因此，为了提高地面坡度探测的精准度，获取到探测设备对地面坡度的探测值以及惯性测量单元测量得到的状态参数之后，可以根据探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数一同实现对地面坡度值的探测，获得地面坡度值，从而可移动平台可以根据该地面坡度值进行爬坡或者避障。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值。通过根据探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数，确定地面坡度值，从而能够提高地面坡度值测量的准确性，进而能够是可移动平台实现更稳定的爬坡避障功能。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述可移动平台的状态参数包括如下至少一种：

所述可移动平台的角速度、姿态信息。

在本实施例中，可移动平台的状态参数具体包括可移动平台的角速度以及姿态信息，相应地，地面坡度计算装置可以根据探测设备对地面坡度的探测值与惯性测量单元检测到的角速度、姿态信息一同实现对地面坡度探测值的确定。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过根据探测设备对地面坡度的探测值与惯性测量单元检测到角速度、姿态信息一同实现对地面坡度探测值的确定，从而能够进一步地提高地面坡度值测量的准确性，进而能够是可移动平台实现更稳定的爬坡避障功能。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述姿态信息包括如下至少一种：

俯仰角，横滚角，偏航角。

在本实施例中，姿态信息具体包括俯仰角，横滚角，偏航角中的一种或多种，相应地，地面坡度计算装置可以根据探测设备对地面坡度的探测值与惯性测量单元检测到角速度、俯仰角、横滚角以及偏航角一同实现对地面坡度探测值的确定。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过根据探测设备对地面坡度的探测值与惯性测量单元检测到角速度、俯仰角、横滚角以及偏航角一同实现对地面坡度探测值的确定，从而能够进一步地提高地面坡度值测量的准确性，进而能够是可移动平台实现更稳定的爬坡避障功能。

图3为本发明实施例二提供的地面坡度计算方法的流程示意图，如图3所示，在上述任一实施例的基础上，本实施例中的方法，可以包括：

步骤S201、获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

步骤S202、获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

步骤S203、采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值。

在本实施例中，获取到探测设备对地面坡度的探测值以及惯性测量单元测量得到的状态参数之后，可以根据探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数一同实现对地面坡度值的探测，具体地，可以采用卡尔曼滤波算法对探测设备对地面坡度的探测值以及可移动平台的状态参数进行融合计算，获得融合值，将该融合值作为地面坡度值，从而可移动平台可以根据该地面坡度值进行爬坡或者避障。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值，从而能够精准地确定融合后的地面坡度值，提高地面坡度值测量的准确性，进而能够是可移动平台实现更稳定的爬坡避障功能。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述方法包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值。

在本实施例中，获取到探测设备对地面坡度的探测值以及惯性测量单元测量得到的状态参数之后，可以根据探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数一同实现对地面坡度值的探测。可以理解的是，由于可移动平台不同的情况下，探测设备与惯性测量单元采集到的数据准确度可能不同。因此，为了提高融合后的地面坡度探测值的准确性，可以为探测设备与惯性测量单元采集到的数据设置权重系数，且后续可以根据不同的情况对权重系数进行调整，并根据探测值对应的权重系数和状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数进行融合计算，确定地面坡度值。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值，从而能够进一步地提高融合后的地面坡度探测值的准确性，进而能够是可移动平台实现更稳定的爬坡避障功能。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述方法包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

根据所述探测值对应的权重系数和所述可移动平台的角速度的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的角速度进行融合计算，确定所述地面坡度值。

在本实施例中，惯性测量单元测量得到的状态参数具体可以为角速度，相应地，获取到可移动平台上设置的探测设备采集的地面坡度的探测值以及惯性测量单元测量得到的角速度之后，可以根据探测值对应的权重系数和可移动平台的角速度的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的角速度进行融合计算，确定地面坡度值。

以实际应用举例来说，θ _k为探测设备输出的当前时刻对地面坡度的探测值，ω _k为惯性测量单元测量得到的当前时刻可移动平台的角速度，为了实现对坡度观测值的融合，可以将该当前时刻探测值θ _k以及当前时刻的角速度ω _k输入至预设的公式1中，获得下一时刻地面坡度探测值的预测值：

其中，θ _k+1|k为下一时刻地面坡度探测值的预测值；ΔT为惯性测量单元测量得到的角速度的更新周期；w _k为根据惯性测量单元的特征预测获得的惯性测量单元测量的角速度的噪声。

相应地，计算获得下一时刻地面坡度探测值的预测值之后，可以通过公式2实现对预测值估计协方差矩阵的获取：

P _k+1|k＝FP _k|kF ^T+Q (2)

其中，P _k+1|k为后验估计协方差矩阵，初始值可取为单位矩阵；F为系统模型，此处即为矩阵

Q即为可移动平台的角速度的权重系数。

进一步地，可以根据公式3计算地面坡度探测值的测量余量，根据公式4计算地面坡度探测值的测量余量协方差：

S _k＝HP _k|k-1H ^T+R (4)

其中，y _k为地面坡度探测值的测量余量；S _k地面坡度探测值的测量余量协方差；H为测量模型；R为探测设备采集的地面坡度的探测值的权重系数；P _k+1|k为后验估计协方差矩阵。

进一步地，可以根据公式5实现对卡尔曼增益值的计算：

其中，P _k+1|k为后验估计协方差矩阵；S _k地面坡度探测值的测量余量协方差。由于P _k+1|k是通过可移动平台的角速度的权重系数计算获得，S _k是通过探测设备采集的地面坡度的探测值的权重系数计算获得，因此，当权重系数发生变化时，相应地卡尔曼增益值也会发生变化。

进一步地，可以根据公式6与公式7进行更新，融合得出最新的地面坡度值以及对应的状态协方差矩阵。

P _k+1＝(I-K _kH)P _k+1|k (7)

其中，y _k为地面坡度探测值的测量余量；K _k为卡尔曼增益值。当权重系数发生变化时，卡尔曼增益值也会发生变化，相应地，融合得出最新的地面坡度值也会有所不同，从而可以进一步地提高地面坡度值的计算精准度。

需要说明的是，融合得出最新的地面坡度值之后，一方面可以根据该地面坡度值实现爬坡、避障等功能，另一方面，由于探测设备采集的地面坡度的探测值的频率较低，因此可以将融合后的地面坡度值作为当前时刻的坡度探测值进行下一轮的地面坡度值的融合，直至可移动平台停止运行。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过根据所述探测值对应的权重系数和所述可移动平台的角速度的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的角速度进行融合计算，确定所述地面坡度值，从而能够进一步地提高融合后的地面坡度探测值的准确性，进而能够是可移动平台实现更稳定的爬坡避障功能。

图4为本发明实施例三提供的地面坡度计算方法的流程示意图，在上述任一实施例的基础上，如图4所示，本实施例中的方法，可以包括：

步骤S301、获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

步骤S302、获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

步骤S303、确定所述可移动平台的运动幅度；

步骤S304、根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数；

步骤S305、根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算。

在本实施例中，由于可移动平台不同的运行情况下，探测设备与惯性测量单元采集到的数据准确度可能不同，举例来说，若可移动平台在运动幅度较小时，探测设备与惯性测量单元采集到的数据的准确性均较高，而当可移动平台运动幅度较大时，则由于抖动幅度过大，则探测设备采集到的数据准确性较低。因此，为了提高融合计算的准确性，可以根据不同的运行情况调整探测值对应的权重系数和状态参数对应的权重系数。具体地，首先可以确定可移动平台的运动幅度，并根据该运动幅度调整探测值对应的权重系数和状态参数对应的权重系数。根据调整后的探测值对应的权重系数和状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数进行融合计算。可以理解的是，当权重系数发生变化时，相应地卡尔曼增益值也会发生变化，相应地，融合得出最新的地面坡度值也会有所不同，从而可以进一步地提高地面坡度值的计算精准度。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过确定所述可移动平台的运动幅度；根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，从而能够提高地面坡度值的计算精准度。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述方法包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

确定所述可移动平台的运动幅度；

当所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度时，减小所述探测值对应的权重系数，增大所述状态参数对应的权重系数；

根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算。

在本实施例中，由于可移动平台在运动幅度较大时，探测设备对地面坡度的探测值往往准确度较低，因此，为了进一步地提高地面坡度值的计算精准度，若检测到当前可移动平台的运动幅度大于预设的幅度时，可以减小探测值对应的权重系数，增大状态参数对应的权重系数。举例来说，若正常运行情况下，探测值对应的权重系数R为100.0，状态参数对应的权重系数Q为1.0，若检测到可移动平台的运动幅度大于预设的幅度时，可以将探测值对应的权重系数R由100.0调整至25.0，将状态参数对应的权重系数Q由1.0调整至10.0。由于减小了探测值对应的参数，因此能够弱化探测值准确度低带来的影响，进一步地提高地面坡度值的计算精准度。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过当所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度时，减小所述探测值对应的权重系数，增大所述状态参数对应的权重系数，从而能够进一步地提高地面坡度值的计算精准度。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述方法包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

根据所述可移动平台的状态参数和所述探测设备在相邻时刻对所述地面坡度分别进行探测的探测值，确定所述可移动平台的运动幅度；

根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数；

可以理解的是，当可移动平台正常运动时，由于运动较为平缓，相邻两个时刻采集到的数据相差较小，且可移动平台的状态参数也较小，而当可移动平台运动幅度较大时，相邻两个时刻采集到的数据可能存在较大的偏差且可移动平台的状态参数也较大，因此，可以根据可移动平台的状态参数和探测设备在相邻时刻对地面坡度分别进行探测的探测值，确定可移动平台的运动幅度。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过根据所述可移动平台的状态参数和所述探测设备在相邻时刻对所述地面坡度分别进行探测的探测值，确定所述可移动平台的运动幅度，从而能够精准地确定当前可移动平台的运动幅度，为后续地面坡度值的计算提供了基础。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述方法包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

若所述可移动平台的角速度大于预设角速度或所述可移动平台的俯仰角大于预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的有效率相比大于预设比例，则确定所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度；

在本实施例中，当可移动平台运动幅度较大时，相邻两个时刻采集到的数据可能存在较大的偏差且可移动平台的状态参数也较大，若检测到可移动平台的角速度大于预设的角度或可移动平台的俯仰角大于预设的角度，且探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值的有效率与探测设备在上一时刻对地面坡度的探测值的有效率相比大于预设比例，则确定可移动平台的运动幅度大于预设幅度。其中，该预设的角度可以根据当前移动场景进行设置，举例来说，其可以设置为10°。需要说明的是，探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值的有效率为探测设备在当前时刻采集到的可观测点的数量与全部可观测点数量的比值。可以理解的是，若可移动平台在相邻两个时刻采集到的探测值的有效率相比大于预设的比例且角速度或俯仰角大于预设的角度，则表征可移动平台当前运动幅度过大，因此后续可以根据该判断结果进行权重系数的调整。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过若所述可移动平台的角速度大于预设角速度或所述可移动平台的俯仰角大于预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的有效率相比大于预设比例，则确定所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度，从而能够精准地确定当前可移动平台的运动幅度，为后续地面坡度值的计算提供了基础。

图5为本发明实施例四提供的地面坡度计算方法的流程示意图，在上述任一实施例的基础上，如图5所示，本实施例中的方法，可以包括：

步骤S401、获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

步骤S402、获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

步骤S403、确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数的有效性；

步骤S404、当所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数有效时，确定所述可移动平台的运动幅度；

步骤S405、根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数；

步骤S406、根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算。

在本实施例中，获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值以及惯性测量单元检测到的可移动平台的状态参数之后，首先需要确定获取的数据是否有效。可以理解的是，若采集到的可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值以及惯性测量单元检测到的可移动平台的状态参数均失效时，则表征可移动平台当前可能发生故障，则需要将可移动平台的状态上报至处理器，以使处理器根据当前的状态进行移动状态的调整，具体可以采取停止移动等方式进行调整，此外，若采集到的可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值以及惯性测量单元检测到的可移动平台的状态参数中的任意一组数据失效时，则根据失效数据融合计算的地面坡度值也不够准确，因此，为了提高地面坡度值的计算准确度，首先需要确定获取的数据是否有效，当数据有效时，探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数有效时，确定可移动平台的运动幅度，根据可移动平台的运动幅度，调整探测值对应的权重系数和状态参数对应的权重系数，根据探测值对应的权重系数和状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数进行融合计算。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数的有效性，当所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数有效时，确定所述可移动平台的运动幅度，从而能够在实现对地面坡度值的计算的基础上，对可移动平台的运行状况进行及时了解。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述方法包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

根据所述可移动平台所处的地形，确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值的有效性；

根据所述惯性测量单元输出所述状态参数的时间间隔和/或所述惯性测量单元在相邻时刻输出的所述状态参数的大小，确定所述状态参数的有效性；

当所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数有效时，确定所述可移动平台的运动幅度；

在本实施例中，由于不同的地形情况下，采集到的数据有所不同，举例来说，可移动平台在平地与坡地采集到的数据往往有所不同。因此，获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值以及惯性测量单元检测到的可移动平台的状态参数之后，可以根据可移动平台当前所处的地形确定探测设备对地面坡度探测值有效性。此外，惯性测量单元具有固定的数据输出频率，且若当前惯性测量单元正常运行，则相邻时刻输出的状态参数的差值较小，因此，具体可以根据惯性测量单元输出状态参数的时间间隔和/或惯性测量单元在相邻时刻输出的状态参数的大小，确定状态参数的有效性。当探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数有效时，确定可移动平台的运动幅度，根据可移动平台的运动幅度，调整探测值对应的权重系数和状态参数对应的权重系数，根据探测值对应的权重系数和状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对探测设备对地面坡度的探测值和可移动平台的状态参数进行融合计算。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过根据所述可移动平台所处的地形，确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值的有效性，根据所述惯性测量单元输出所述状态参数的时间间隔和/或所述惯性测量单元在相邻时刻输出的所述状态参数的大小，确定所述状态参数的有效性，从而能够精准地确定当前地面坡度的探测值以及可移动平台的状态参数的有效性，为后续地面坡度值的计算提供了基础。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述方法包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

若根据所述可移动平台下方为平地，所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的差值小于第一预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率大于第一阈值，则确定所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效；

若根据所述可移动平台下方为山地，所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的差值小于第二预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率大于第二阈值，则确定所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效；

其中，所述第一预设角度小于所述第二预设角度，所述第一阈值大于所述第二阈值；

在本实施例中，为了进一步地提高地面坡度值的准确性，使其能够兼容平地与坡地等不同的作业环境，可以针对不同的地形采取不同的数据有效性的判别方式。具体地，若当前可移动平台下方为平地，则若检测到探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值与探测设备在上一时刻对地面坡度的探测值的差值小于第一预设角度，且探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值的有效率大于第一阈值时，则确定探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值有效；相应地，若当前可移动平台下方为山地，则若检测到探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值与探测设备在上一时刻对地面坡度的探测值的差值小于第二预设角度，且探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值的有效率大于第二阈值，则确定探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值有效。可以理解的是，可移动平台在平地上的运动幅度通常小于在坡地上的运动幅度，因此，第一预设角度小于第二预设角度，第一阈值大于第二阈值，在实际应用中，第一预设角度可以设置为20°，第二预设角度可以设置为50°，第一阈值可以为50％，第二阈值为40％。

作为一种可以实施的方式，由于探测设备需要根据探测到的测距信息实现对地面坡度的探测值的计算，因此，初始状态下，只要接收到探测设备输出的地面坡度的探测值，即认为该数据有效，后续可以采用上述实施例实现对地面坡度的探测值的有效性的判定。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过若根据所述可移动平台下方为平地，所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的差值小于第一预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率大于第一阈值，则确定所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效；若根据所述可移动平台下方为山地，所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的差值小于第二预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率大于第二阈值，则确定所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效；其中，所述第一预设角度小于所述第二预设角度，所述第一阈值大于所述第二阈值，通过针对不同的地形采取不同的数据有效性的判别方式，从而能够提高地面坡度值的准确性，使其能够兼容平地与坡地等不同的作业环境。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述方法包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

若所述惯性测量单元输出所述状态参数的当前时刻和所述惯性测量单元输出所述状态参数的上一时刻之间的时间间隔小于预设时间间隔，和/或所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数和所述惯性测量单元在上一时刻输出的所述状态参数的差值小于预设差值，则确定所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数有效；

在本实施例中，惯性测量单元检测可移动平台的状态参数的频率为15Hz，因此，可以根据惯性测量单元输出状态参数的时间间隔实现对可移动平台的状态参数有效性的判定，若惯性测量单元输出状态参数的时间间隔大于预设的阈值，则表征惯性测量单元输出的状态参数无效。此外，由于可移动平台在移动过程中，惯性测量单元采集到的状态参数较为平稳，因此，可以根据惯性测量单元在相邻时刻输出的状态参数的大小实现对可移动平台的状态参数有效性的判定，若惯性测量单元在相邻时刻输出的状态参数的差值大于预设的阈值，则表征惯性测量单元输出的状态参数无效。需要说明的是，上述两种实施方式可以单独实施，也可以结合实施，本发明在此不做限制。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过若所述惯性测量单元输出所述状态参数的当前时刻和所述惯性测量单元输出所述状态参数的上一时刻之间的时间间隔小于预设时间间隔，和/或所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数和所述惯性测量单元在上一时刻输出的所述状态参数的差值小于预设差值，则确定所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数有效，从而能够精准地确定可移动平台的状态参数的有效性，为后续地面坡度值的计算提供了基础。

图6为本发明实施例五提供的地面坡度计算方法的流程示意图，在上述任一实施例的基础上，如图6所示，本实施例中的方法，可以包括：

步骤S501、获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

步骤S502、获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

步骤S503、当所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数无效时，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值和所述惯性测量单元在下一时刻输出的所述状态参数进行融合计算。

在本实施例中，由于地面坡度的探测值的更新频率要慢于可移动平台的状态参数，因此，若检测到探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的状态参数无效时，由于可移动平台的状态参数的更新频率较快，可以采用采用卡尔曼滤波算法对探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值和惯性测量单元在下一时刻输出的状态参数进行融合计算，实现对地面坡度值的获取。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过当所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数无效时，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值和所述惯性测量单元在下一时刻输出的所述状态参数进行融合计算，从而能够在状态参数无效时实现对地面坡度值的计算，使可移动平台能够实现更稳定的爬坡、避障功能。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述方法包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

当所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值无效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数有效时，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值和所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数进行融合计算。

在本实施例中，由于地面坡度的探测值的更新频率要慢于可移动平台的状态参数，因此，若检测到探测设备在当前时刻对地面坡度的探测值无效，且惯性测量单元在当前时刻输出的状态参数有效时，由于探测设备的更新频率较慢，因此可以采用上一时刻的地面坡度探测值进行融合，具体地，采用卡尔曼滤波算法对探测设备在上一时刻对地面坡度的探测值和惯性测量单元在当前时刻输出的状态参数进行融合计算。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过当所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值无效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数有效时，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值和所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数进行融合计算，从而能够在地面坡度的探测值无效时实现对地面坡度值的计算，使可移动平台能够实现更稳定的爬坡、避障功能。

图7为本发明实施例六提供的地面坡度计算方法的流程示意图；图8为本发明实施例提供的探测设备调整示意图，在上述任一实施例的基础上，如图7所示，本实施例中的方法，可以包括：

步骤S601、获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

步骤S602、获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

步骤S603、根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值；

步骤S604、根据所述地面坡度值，控制所述探测设备的探测角度。

在本实施例中，获取到可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值以及惯性测量单元检测到的可移动平台的状态参数，并根据地面坡度的探测值以及状态参数确定地面坡度值之后，为了实现更稳定的爬坡、避障功能，可以根据该地面坡度值对探测设备的探测角度进行调整。具体地，可以将探测设备的探测角度调节至于地面坡度相平行。

如图8所示，当可移动平台在坡地上移动时，地面坡度计算装置可以根据探测设备对地面坡度的探测值以及惯性测量单元检测到的可移动平台的状态参数确定当前的地面坡度值，并根据该地面坡度值进行探测角度的调整，以使探测设备的探测角度调节至于地面坡度相平行，从而实现爬坡功能。

本实施例提供的地面坡度计算方法，通过根据所述地面坡度值，控制所述探测设备的探测角度，从而能够实现更稳定的爬坡、避障功能。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述探测设备包括如下至少一种：

微波雷达、超声波探测设备、TOF测距探测设备、视觉探测设备、激光雷达。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述可移动平台包括如下至少一种：

遥控车、无人飞行器。

图9为本发明实施例七提供的地面坡度计算装置的结构示意图，如图9所示，所述地面坡度计算装置包括：存储器71和处理器72；

所述存储器71用于存储程序代码；

所述处理器72，调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

所述可移动平台的角速度、姿态信息。

俯仰角，横滚角，偏航角。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值时，具体用于：

采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值时，具体用于：

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值时，具体用于：

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算之前，还用于：

确定所述可移动平台的运动幅度；

根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数时，具体用于：

当所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度时，减小所述探测值对应的权重系数，增大所述状态参数对应的权重系数。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72确定所述可移动平台的运动幅度时，具体用于：

根据所述可移动平台的状态参数和所述探测设备在相邻时刻对所述地面坡度分别进行探测的探测值，确定所述可移动平台的运动幅度。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72根据所述可移动平台的状态参数和所述探测设备在相邻时刻对所述地面坡度分别进行探测的探测值，确定所述可移动平台的运动幅度时，具体用于：

若所述可移动平台的角速度大于预设角速度或所述可移动平台的俯仰角大于预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的有效率相比大于预设比例，则确定所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度。

确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数的有效性；

当所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数有效时，确定所述可移动平台的运动幅度。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数的有效性时，具体用于：

根据所述惯性测量单元输出所述状态参数的时间间隔和/或所述惯性测量单元在相邻时刻输出的所述状态参数的大小，确定所述状态参数的有效性。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72根据所述可移动平台所处的地形，确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值的有效性时，具体用于：

其中，所述第一预设角度小于所述第二预设角度，所述第一阈值大于所述第二阈值。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72根据所述惯性测量单元输出所述状态参数的时间间隔和/或所述惯性测量单元在相邻时刻输出的所述状态参数的大小，确定所述状态参数的有效性时，具体用于：

若所述惯性测量单元输出所述状态参数的当前时刻和所述惯性测量单元输出所述状态参数的上一时刻之间的时间间隔小于预设时间间隔，和/或所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数和所述惯性测量单元在上一时刻输出的所述状态参数的差值小于预设差值，则确定所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数有效。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算时，具体用于：

当所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数无效时，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值和所述惯性测量单元在下一时刻输出的所述状态参数进行融合计算。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理器72根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值之后，还用于：

根据所述地面坡度值，控制所述探测设备的探测角度。

图9为本发明实施例八提供的可移动平台的结构示意图，如图9所示，所述可移动平台81，包括：

机身82；

动力系统，安装在所述机身，用于提供动力；

探测设备2，用于探测地面坡度；

惯性测量单元3，用于检测所述可移动平台的状态参数；以及

如上述任一实施例所述的地面坡度计算装置1。

遥控车、无人飞行器。

本发明又一实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如上述任一实施例所述的地面坡度计算方法。

另外，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上述实施例所述的地面坡度计算方法。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，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，即将装置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。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims

一种地面坡度计算方法，其特征在于，包括：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可移动平台的状态参数包括如下至少一种：

所述可移动平台的角速度、姿态信息。
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述姿态信息包括如下至少一种：

俯仰角，横滚角，偏航角。
根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值，包括：

采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值。
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值，包括：

根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值。
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值，包括：

根据所述探测值对应的权重系数和所述可移动平台的角速度的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的角速度进行融合计算，确定所述地面坡度值。
根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算之前，还包括：

确定所述可移动平台的运动幅度；

根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数。
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，包括：

当所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度时，减小所述探测值对应的权重系数，增大所述状态参数对应的权重系数。
根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述确定所述可移动平台的运动幅度，包括：

根据所述可移动平台的状态参数和所述探测设备在相邻时刻对所述地面坡度分别进行探测的探测值，确定所述可移动平台的运动幅度。
根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述可移动平台的状态参数和所述探测设备在相邻时刻对所述地面坡度分别进行探测的探测值，确定所述可移动平台的运动幅度，包括：

若所述可移动平台的角速度大于预设角速度或所述可移动平台的俯仰角大于预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的有效率相比大于预设比例，则确定所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度。
根据权利要求7-10任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述可移动平台的运动幅度，包括：

确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数的有效性；

当所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数有效时，确定所述可移动平台的运动幅度。
根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数的有效性，包括：

根据所述可移动平台所处的地形，确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值的有效性；

根据所述惯性测量单元输出所述状态参数的时间间隔和/或所述惯性测量单元在相邻时刻输出的所述状态参数的大小，确定所述状态参数的有效性。
根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述可移动平台所处的地形，确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值的有效性，包括：

若根据所述可移动平台下方为平地，所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的差值小于第一预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率大于第一阈值，则确定所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效；

若根据所述可移动平台下方为山地，所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的差值小于第二预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率大于第二阈值，则确定所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效；

其中，所述第一预设角度小于所述第二预设角度，所述第一阈值大于所述第二阈值。
根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述惯性测量单元输出所述状态参数的时间间隔和/或所述惯性测量单元在相邻时刻输出的所述状态参数的大小，确定所述状态参数的有效性，包括：

若所述惯性测量单元输出所述状态参数的当前时刻和所述惯性测量单元输出所述状态参数的上一时刻之间的时间间隔小于预设时间间隔，和/或所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数和所述惯性测量单元在上一时刻输出的所述状态参数的差值小于预设差值，则确定所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数有效。
根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，包括：

当所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数无效时，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值和所述惯性测量单元在下一时刻输出的所述状态参数进行融合计算。
根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，包括：

当所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值无效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数有效时，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值和所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数进行融合计算。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值之后，还包括：

根据所述地面坡度值，控制所述探测设备的探测角度。
根据权利要求1-17任一项所述的方法，其特征在于，所述探测设备包括如下至少一种：

微波雷达、超声波探测设备、TOF测距探测设备、视觉探测设备、激光雷达。
根据权利要求1-17任一项所述的方法，其特征在于，所述可移动平台包括如下至少一种：

遥控车、无人飞行器。
一种地面坡度计算装置，其特征在于，包括：存储器和处理器；

所述存储器用于存储程序代码；

所述处理器，调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：

获取可移动平台上设置的探测设备对地面坡度的探测值；

获取惯性测量单元检测到的所述可移动平台的状态参数；

根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值。
根据权利要求20所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述可移动平台的状态参数包括如下至少一种：

所述可移动平台的角速度、姿态信息。
根据权利要求21所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述姿态信息包括如下至少一种：

俯仰角，横滚角，偏航角。
根据权利要求20-22任一项所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值时，具体用于：

采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值。
根据权利要求23所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值时，具体用于：

根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值。
根据权利要求24所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算，确定所述地面坡度值时，具体用于：

根据所述探测值对应的权重系数和所述可移动平台的角速度的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的角速度进行融合计算，确定所述地面坡度值。
根据权利要求24或25所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器根据所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算之前，还用于：

确定所述可移动平台的运动幅度；

根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数。
根据权利要求26所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器根据所述可移动平台的运动幅度，调整所述探测值对应的权重系数和所述状态参数对应的权重系数时，具体用于：

当所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度时，减小所述探测值对应的权重系数，增大所述状态参数对应的权重系数。
根据权利要求26或27所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器确定所述可移动平台的运动幅度时，具体用于：

根据所述可移动平台的状态参数和所述探测设备在相邻时刻对所述地面坡度分别进行探测的探测值，确定所述可移动平台的运动幅度。
根据权利要求28所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器根据所述可移动平台的状态参数和所述探测设备在相邻时刻对所述地面坡度分别进行探测的探测值，确定所述可移动平台的运动幅度时，具体用于：

若所述可移动平台的角速度大于预设角速度或所述可移动平台的俯仰角大于预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的有效率相比大于预设比例，则确定所述可移动平台的运动幅度大于预设幅度。
根据权利要求26-29任一项所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器确定所述可移动平台的运动幅度时，具体用于：

确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数的有效性；

当所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数有效时，确定所述可移动平台的运动幅度。
根据权利要求30所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数的有效性时，具体用于：

根据所述可移动平台所处的地形，确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值的有效性；

根据所述惯性测量单元输出所述状态参数的时间间隔和/或所述惯性测量单元在相邻时刻输出的所述状态参数的大小，确定所述状态参数的有效性。
根据权利要求31所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器根据所述可移动平台所处的地形，确定所述探测设备对所述地面坡度的探测值的有效性时，具体用于：

若根据所述可移动平台下方为平地，所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的差值小于第一预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率大于第一阈值，则确定所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效；

若根据所述可移动平台下方为山地，所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值与所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值的差值小于第二预设角度，且所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值的有效率大于第二阈值，则确定所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效；

其中，所述第一预设角度小于所述第二预设角度，所述第一阈值大于所述第二阈值。
根据权利要求31所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器根据所述惯性测量单元输出所述状态参数的时间间隔和/或所述惯性测量单元在相邻时刻输出的所述状态参数的大小，确定所述状态参数的有效性时，具体用于：

若所述惯性测量单元输出所述状态参数的当前时刻和所述惯性测量单元输出所述状态参数的上一时刻之间的时间间隔小于预设时间间隔，和/或所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数和所述惯性测量单元在上一时刻输出的所述状态参数的差值小于预设差值，则确定所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数有效。
根据权利要求24或25所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算时，具体用于：

当所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值有效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数无效时，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值和所述惯性测量单元在下一时刻输出的所述状态参数进行融合计算。
根据权利要求24或25所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数进行融合计算时，具体用于：

当所述探测设备在当前时刻对所述地面坡度的探测值无效，且所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数有效时，采用卡尔曼滤波算法对所述探测设备在上一时刻对所述地面坡度的探测值和所述惯性测量单元在当前时刻输出的所述状态参数进行融合计算。
根据权利要求20所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述处理器根据所述探测设备对所述地面坡度的探测值和所述可移动平台的状态参数，确定地面坡度值之后，还用于：

根据所述地面坡度值，控制所述探测设备的探测角度。
根据权利要求20-36任一项所述的地面坡度计算装置，其特征在于，所述探测设备包括如下至少一种：

微波雷达、超声波探测设备、TOF测距探测设备、视觉探测设备、激光雷达。
一种可移动平台，其特征在于，包括：

机身；

动力系统，安装在所述机身，用于提供动力；

探测设备，用于探测地面坡度；

惯性测量单元，用于检测所述可移动平台的状态参数；以及

如权利要求20-37任一项所述的地面坡度计算装置。
根据权利要求38所述的可移动平台，其特征在于，所述可移动平台包括如下至少一种：

遥控车、无人飞行器。
一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-19任一项所述的方法。