本发明公开了一种汽车用道路坡度实时估计方法，旨在解决现有技术存在标定量多，受汽车加减速影响大，利用传感器多，成本高，依赖汽车参数多，模型复杂鲁棒性差的缺点。本方法包括以下步骤：一、信号初始化，传感器每次上电后初始化，校正数据的原始误差；二、对输入信号预处理，包括1)门限限制；2)斜率限制；3)低通滤波；4)滑动平均滤波；三、校正纵向加速度信号；四、基于卡尔曼滤波算法，通过判定加速度信号的可信程度和汽车上下坡情况计算加权融合所需的参数并进行数据融合；五、对坡度进行校正，输出最优估计道路坡度。