A method for improving the measuring accuracy of high speed dynamic forklift scale

Abstract

The present application provides a weighing method and system for a dynamic forklift scale. The weighing method includes: calculating a tilt angle of an acceleration sensor relative to a traveling direction of a forklift; determining whether a data drift occurs in axis data of the acceleration sensor on a traveling direction axis based on the axis data; obtaining a data drift trend when the data drift occurs; and when the forklift enters a constant speed phase, enabling fine filtering, and starting a data drift compensation algorithm at the same time to process a weighing signal, to obtain the compensated weighing signal, where the fine filtering is to remove dynamic noise, and the data drift compensation algorithm includes calculating the compensated weighing signal based on the tilt angle, the data drift trend, and the weighing signal. The present application facilitates obtaining a high-accuracy weighing result of the high-speed dynamic forklift scale.

Description

A method for improving the measuring accuracy of high speed dynamic forklift scaleTechnical Field

[0001] The present application mainly relates to the field of dynamic weighing technologies, and in particular, to a weighing method and system for a dynamic forklift scale.Background Art

[0002] Forklifts are mainly used for transporting materials of different weights and loads. Forklift scale weighing refers to weighing materials loaded on an industrial forklift during transportation, and outputting weight results. Currently, a static technical solution is mainly used for forklift scale weighing, which can obtain accurate weighing data in static scenarios. Since a forklift scale cannot obtain accurate weighing data during dynamic operation, it outputs no weighing result during this process, resulting in low weighing efficiency. In order to improve the efficiency, the forklift scale needs to output weighing data even during dynamic operation. Currently, there is a dynamic pallet size measurement device or dynamic cargo pallet size measurement device. Such a device obtains DIM data during operation by having a forklift operator drive the forklift to a DIM gate. The DIM gate is a gate equipped with various sensors. When the forklift passes through the gate, the sensors performs dynamic measurement for the forklift. The DIM data that can be obtained includes a size, a volume, and a weight of a pallet or cargo. However, currently, the accuracy of a dynamic measurement result is not high, and there is no high-accuracy weighing solution specifically for dynamic forklift scales. If the static technical solution for forklift scale weighing is applied to the dynamic operation process, the following problems arise:

[0003] (1) Great fluctuations occur in the weighing data during the dynamic process. The higher the speed at which the forklift operates, the more unstable the data is. Frequent acceleration, deceleration, or sudden braking by the operator, along with factors such as vibration, impact force, and unstable ground surface, may significantly affect the stability of the weighing data.

[0004] (2) In the dynamic process, especially when a traveling speed is around 10 miles per hour (mph) , there is a great data drift, which affects the measurement accuracy.

[0005] With the static technical solution, it is difficult to obtain a weighing result that meets the C1 accuracy requirement, that is, the accuracy meets one thousandth, i.e., an error of less than 1 kg for a weight of 1 ton. Therefore, there is a need to propose a solution for  dynamic forklift scales, especially those in high-speed operation, that can obtain weighing data that meets the accuracy requirements.Summary of invention

[0006] The technical problem to be solved by the present application is to provide a weighing method and system that improve the accuracy of dynamic weighing results.

[0007] In order to solve the above technical problem, the present application provides a weighing method for a dynamic forklift scale. The weighing method includes: calculating a tilt angle of an acceleration sensor relative to a traveling direction of a forklift; determining whether a data drift occurs in axis data of the acceleration sensor on a traveling direction axis based on the axis data; obtaining a data drift trend when the data drift occurs; and when the forklift enters a constant speed phase, enabling fine filtering, and starting a data drift compensation algorithm at the same time to process a weighing signal, to obtain compensated weighing signal, where the fine filtering is to remove dynamic noise, and the data drift compensation algorithm includes calculating the compensated weighing signal based on the tilt angle, the data drift trend, and the weighing signal.

[0008] In an embodiment of the present application, the method further includes: enabling preliminary filtering when the forklift is started, the preliminary filtering being to identify states of the forklift, and the states including a dynamic state and a static state.

[0009] In an embodiment of the present application, the step of determining whether a data drift occurs in axis data of the acceleration sensor on a traveling direction axis based on the axis data includes: obtaining a peak-to-peak value of the axis data within a predetermined time period; and when the peak-to-peak value exceeds a threshold and gradually increases or decreases, determining that the data drift occurs in the axis data.

[0010] In an embodiment of the present application, the step of obtaining a data drift trend includes obtaining the axis data within a predetermined time period; and performing function fitting on the axis data to obtain a fit coefficient in a predetermined function.

[0011] In an embodiment of the present application, the predetermined function is an exponential function, which is expressed by the following formula:

[0012] where drift represents the data drift trend, t represents time, n represents a data amount, Ai represents an ith amplitude coefficient, and taui represents an ith time coefficient.

[0013] In an embodiment of the present application, the predetermined function is a quadratic function, which is expressed by the following formula: drift=a2*t2+a1*t+a0

[0014] where drift represents the data drift trend, t represents time, and a0, a1, and a2 all represent fit coefficients.

[0015] In an embodiment of the present application, the data drift compensation algorithm includes the following formula: Wcomp=f (W, θ, drift)

[0016] where Wcomp represents the compensated weighing signal, W represents the weighing signal, θ represents the tilt angle, drift represents the data drift trend, and f represents a function.

[0017] In an embodiment of the present application, the compensated weighing signal Wcomp is calculated using the following formula: Wcomp=W+Amp*drift Amp=k*θ+b

[0018] where Amp represents amplitude of the data drift, and k and b represent compensation coefficients.

[0019] In an embodiment of the present application, the traveling direction axis is an X-axis or Y-axis of an accelerometer.

[0020] In order to solve the above technical problems, the present application further proposes a weighing system for a dynamic forklift scale. The system includes: an accelerometer configured to obtain acceleration during traveling of a forklift; a filtering module configured to perform filtering processing on a weighing signal; a data drift compensation module configured to process the weighing signal using a data drift compensation algorithm; a memory configured to store the acceleration, the weighing signal, coefficients, and instructions executable by a processor; and a processor  configured to execute the instructions to implement the weighing method as described above.

[0021] According to the weighing method and system of the present application, an operation phase of the forklift is determined, and when the forklift enters the constant speed phase, the fine filtering is enabled to filter out dynamic noise in the weighing signal, while the data drift compensation algorithm is started to process the weighing signal. The data drift compensation algorithm calculates the compensated weighing signal based on the tilt angle of the acceleration sensor relative to the traveling direction, the data drift trend of the axis data on the traveling direction axis, and the current weighing signal, which can perform effective filtering and compensation on the weighing signal to obtain a high-accuracy weighing result.Brief description of drawings

[0022] The accompanying drawings are included to provide a further understanding of the present application and are incorporated in and constitute a part of the present application, show the embodiments of the present application, and serve to, together with this specification, explain the principles of the present application. In the accompanying drawings:

[0023] Fig. 1 is an exemplary flowchart of a weighing method for a dynamic forklift scale according to an embodiment of the present application;

[0024] Fig. 2 is a schematic side view of a structure of a forklift scale; and

[0025] Fig. 3 is an exemplary block diagram of a weighing system for a dynamic forklift scale according to an embodiment of the present application.Description of embodiments

[0026] To describe the technical solutions in embodiments of the present application more clearly, the accompanying drawings required for describing the embodiments will be briefly described below. Apparently, the accompanying drawings in the following description show merely some examples or embodiments of the present application, and those of ordinary skill in the art may also apply the present application to other similar scenarios according to these accompanying drawings without any creative effort. Unless it is obvious from the context or otherwise stated, the same reference numerals in the accompanying drawings represent the same structure or operation.

[0027] As shown in the present application, unless the context expressly indicates otherwise, the words “a” , “an” , “akind of” , and / or “the” do not specifically refer to the singular, but may also include the plural. Generally, the terms “include” and “comprise” only suggest that the expressly identified steps and elements are included, but these steps and elements do not constitute an exclusive list, and the method or device may further include other steps or elements.

[0028] Unless specifically stated otherwise, the relative arrangement of components and steps, numerical expressions, and numerical values set forth in these embodiments do not limit the scope of the present application. In addition, it should be understood that, for ease of description, the sizes of various parts shown in the accompanying drawings are not drawn to scale. The technologies, methods, and devices known to those of ordinary skill in the related art may not be discussed in detail, but where appropriate, the technologies, methods, and devices should be regarded as part of the authorized specification. In all examples shown and discussed here, any specific value should be interpreted as merely exemplary and not as limiting. Therefore, other examples of the exemplary embodiment may have different values. It should be noted that similar reference numerals and letters refer to similar items in the following accompanying drawings. Therefore, once a specific item is defined in one of the accompanying drawings, there is no need for further discussion on the item in the subsequent accompanying drawings.

[0029] In the description of the present application, it should be understood that, an orientation or position relationship indicated by orientation terms such as “front, rear, upper, lower, left, and right” , “transverse, longitudinal, vertical, and horizontal” , and “top and bottom” is usually based on an orientation or position relationship shown in the drawings, which is only for the convenience of describing the present application and simplifying the description. Unless otherwise stated, these orientation terms do not indicate or imply that an apparatus or element referred to must have a specific orientation or be constructed and operated in a specific orientation, so that the orientation terms cannot be understood as a limitation of the protection scope of the present application; and the orientation terms “inner and outer” refer to the inside and outside relative to the contour of each component itself.

[0030] In addition, it should be noted that, the use of terms such as “first” and “second” to define parts is merely for ease of facilitating differentiation of the corresponding parts. If not otherwise stated, the above terms have no special meanings and thus cannot be construed as limiting the scope of protection of the present application. Furthermore,  although the terms used in the present application are selected from well-known common terms, some of the terms mentioned in the specification of the present application may have been selected by the applicant according to his or her determination, and the detailed meaning thereof is described in the relevant section described herein. Furthermore, the present application must be understood, not simply by the actual terms used but also by the meanings encompassed by each term.

[0031] In the present application, a flowchart is used to illustrate the operations performed by a system according to the embodiments of the present application. It should be understood that the preceding or following operations are not necessarily performed exactly in order. Instead, the various steps may be processed in reverse order or simultaneously. In addition, other operations are added to these processes, or operations of a certain step or several steps are removed from these processes.

[0032] The term “high speed” described in the present application means that an operation speed range of a forklift is approximately greater than 2 mph, such as 2 mph to 10 mph, further 5 mph to 10 mph, 8 mph to 10 mph, greater than 10 mph, or the like. Alternatively, it may be a speed at which a forklift operator in the art controls the forklift to operate during a main operation phase after the forklift is started, excluding a speed range at the beginning of the start and just before stopping.

[0033] A typical work process for dynamic weighing includes the following steps:

[0034] In the first step, a weighing process is started by a lifting process in which tines lift a cargo.

[0035] In the second step, a weighing result is calculated. When forklift scale software receives sufficient weighing data, it calculates a weighing result.

[0036] In the third step, the weighing result is sent to a host through a communication interface, such as a serial port, which includes two methods: outputting a weighing result upon receiving a command and continuously outputting results. Afterwards, if the driver continues to travel with the current cargo, the weighing result remains unchanged, and the weighing process ends during the lowering of the cargo by the tines.

[0037] The dynamic weighing process described above is still static weighing instead of dynamic weighing. When the weighing result is calculated in the second step, although  the tines are moving, the forklift is not in motion. As a result, increasingly growing efficiency requirements still cannot be met.

[0038] FIG. 1 is an exemplary flowchart of a weighing method for a dynamic forklift scale according to an embodiment of the present application. Referring to FIG. 1, the weighing method in this embodiment includes the following steps:

[0039] step S10: calculating a tilt angle of an acceleration sensor relative to a traveling direction of a forklift;

[0040] step S20: determining whether a data drift occurs in axis data of the acceleration sensor on a traveling direction axis based on the axis data;

[0041] step S30: obtaining a data drift trend when the data drift occurs; and

[0042] step S40: when the forklift enters a constant speed phase, enabling fine filtering, and starting a data drift compensation algorithm at the same time to process a weighing signal, to obtain the compensated weighing signal, where the data drift compensation algorithm includes calculating the compensated weighing signal based on the tilt angle, the data drift trend, and the weighing signal.

[0043] FIG. 2 is a schematic side view of a structure of a forklift scale. Referring to FIG. 2, the forklift scale 200 includes tines 210, a junction box 220, a hydraulic cylinder 230, a terminal display instrument 240, and a lift handle 250. The forklift scale 200 typically has two tines 210, and each tine 210 is provided with at least one pressure sensor 211 therein. The pressure sensor 211 is used to obtain a weighing signal. A lithium battery 221 and an acceleration sensor 222 are provided in the junction box 220. In some embodiments, the acceleration sensor 222 includes a three-axis acceleration sensor that can obtain three-axis acceleration data of the forklift scale 200.

[0044] FIG. 2 is merely an example, and is used to assist in understanding how to obtain the acceleration and the weighing signal in the weighing method of the present application. Those skilled in the art can understand that the weighing method of the present application may also be applied to any manual forklift scales and motorized forklift scales, without limitation on types or models. In motorized forklift scales, a similar pressure sensor may be used to obtain a weighing signal, and a similar acceleration sensor may be used to obtain three-axis acceleration data.

[0045] Specifically, when the acceleration sensor 222 is mounted horizontally, its X-axis or Y-axis may be oriented forward, i.e. along the traveling direction of the forklift, then the X- axis or Y-axis is the traveling direction axis. An example in which the X-axis is the traveling direction axis is used in the present application for description, and the same applies to the embodiments involving the Y-axis.

[0046] In step S10, three-axis acceleration during traveling of the forklift may be obtained from the acceleration sensor 222, and an angle between the acceleration sensor 222 and the X-axis may be calculated as the tilt angle. During smooth traveling, an ideal tilt angle is 0 degrees, i.e. the acceleration sensor 222 does not tilt.

[0047] In some embodiments, step S10 further includes: performing filtering processing on an acceleration signal to remove high-frequency and low-frequency noise, and then calculating the tilt angle, which facilitates improving the accuracy of the tilt angle.

[0048] In step S20, X-axis data is obtained and whether the data drift occurs in the X-axis data is determined. During high-speed operation of the forklift, for example, during acceleration, the data drift indicates that the X-axis data may exhibit a slow increasing trend, causing the data to deviate from a normal range. The inventors of the present application found during the research process that the weighing signal also experiences a data drift in this process, thereby affecting the accuracy of the weighing result finally obtained, and found that a data drift trend of the X-axis data is consistent with a data drift trend of the weighing signal.

[0049] In some embodiments, step S20 specifically includes the following steps:

[0050] step S21: obtaining a peak-to-peak value of the axis data within a predetermined time period; and

[0051] step S22: when the peak-to-peak value exceeds a threshold and gradually increases or decreases, determining that the data drift occurs in the axis data.

[0052] The present application does not limit a length of the predetermined time period, which may be any length of time during the operation of the forklift, and the axis data within the predetermined time period is obtained. The peak-to-peak value of the axis data represents a range of magnitude of the acceleration signal on the axis. If the peak-to-peak value exceeds a preset threshold and gradually increases or decreases, it indicates that the data drift occurs in the axis data. It should be noted that, assuming that the acceleration sensor is mounted in a first direction, for example, facing forward in the operation direction, when the data drift occurs, the peak-to-peak value of the axis data is, for example, gradually increased. When the acceleration sensor is mounted in  a second direction opposite to the first direction, for example, facing backward in the operation direction, when the data drift occurs, the peak-to-peak value of the axis data is, for example, gradually reduced.

[0053] In some embodiments, the predetermined time period is a time period during the operation of the forklift.

[0054] In some embodiments, the predetermined time period is a time period in the constant speed phase of the forklift. According to these embodiments, the data drift compensation algorithm in step S40 can obtain a better processing effect.

[0055] In step S30, when a determining result in step S20 is that the data drift occurs, the data drift trend is obtained. The present application obtains the data drift trend using a function fitting method. Specifically, step S30 includes the following steps.

[0056] Step S31: Obtain the axis data within a predetermined time period. The predetermined time period here may be the same as or different from the predetermined time period in step S21 above.

[0057] Step S32: Perform function fitting on the axis data to obtain a fit coefficient in a predetermined function.

[0058] Function fitting refers to the process of finding a mathematical function that best describes the axis data. In some embodiments, the axis data within a preset time period may be stored. When it is determined, according to step S21, that the data drift occurs in the axis data, the data drift trend of the axis data is calculated according to step S31 and step S32.

[0059] The present application does not impose specific limitations on the predetermined function, which may be a linear equation, a quadratic function, a cubic function, an exponential function, a trigonometric function, etc.

[0060] In some embodiments, the predetermined function is an exponential function, which is expressed by the following formula:

[0061] where drift represents the data drift trend, t represents time, n represents a data amount, Ai represents an ith amplitude coefficient, and taui represents an ith time coefficient. The amplitude coefficient and the time coefficient here are fit coefficients obtained by fitting.

[0062] In some embodiments, the predetermined function is a quadratic function, which is expressed by the following formula: drift=a2*t2+a1*t+a0    (2)

[0063] where drift represents the data drift trend, t represents time, and a0, a1, and a2 all represent fit coefficients.

[0064] In the present application, whether the forklift enters the constant speed phase is determined in step S40. If the forklift enters the constant speed phase, the fine filtering is enabled, the fine filtering being to remove dynamic noise.

[0065] The present application does not limit a method for determining whether the forklift enters the constant speed phase. For example, real-time monitoring may be performed on the speed of the forklift, and when the speed remains stable within a certain range for a preset duration, it indicates that the forklift enters the constant speed phase.

[0066] In some embodiments, the following step may further be included before step S40: enabling preliminary filtering when the forklift is started, the preliminary filtering being to identify states of the forklift, and the states including a dynamic state and a static state. The preliminary filtering may be implemented by a low-pass filter, such as a low-pass filter (LPF) with a cut-off frequency of 2 Hz. After the weighing signal is subjected to the preliminary filtering, most of high-frequency noise is removed, so that it is possible to distinguish between the dynamic state and the static state of the forklift based on amplitude, frequency, a trend, and the like of the filtered weighing signal. It can be understood that, in the static state, the weighing signal should ideally be a straight line, while in the dynamic state, the weighing signal should have a certain degree of fluctuation. A filter for the preliminary filtering may be a Butterworth IIR filter, or an FIR filter based on a Kaiser window, a Blackman Window, etc., with a cut-off frequency controlled at 1 Hz to 2 Hz, to maintain a fast response. If the weighing signal after being subjected to the preliminary filtering indicates that the forklift is in the static state, then the forklift is not in the constant speed phase, and therefore there is no need to enable the fine filtering. If the weighing signal after being subjected to the preliminary filtering indicates that the forklift is in the dynamic state, and enters the constant speed phase, the fine filtering is enabled to filter out dynamic noise in the weighing signal.

[0067] It should be noted that after the forklift is started, the preliminary filtering is always in an enabled state, and after the fine filtering is enabled, the preliminary filtering is still  enabled, and the weighing system performs both the preliminary filtering (first-stage filtering) and the fine filtering (second-stage filtering) on the weighing signal.

[0068] In step S40, when the fine filtering is enabled, the data drift compensation algorithm is also started to process the weighing signal, to obtain the compensated weighing signal.

[0069] In combination with the embodiment regarding the data drift trend drift, the data drift compensation algorithm includes performing data drift compensation using the following formula: Wcomp=f (W, θ, drift)     (3)

[0070] where Wcomp represents the compensated weighing signal, W represents a weighing signal obtained currently in real time, θ represents the tilt angle, drift represents the data drift trend, and f represents a function.

[0071] The function f may be determined based on data characteristics, which is not limited in the present application. The function f may be, for example, a linear function, a quadratic function, an exponential function, a trigonometric function, etc.

[0072] Specifically, in some embodiments, the compensated weighing signal Wcomp is calculated using the following formula: Wcomp=W+Amp*drift     (4) Amp=k*θ+b        (5)

[0073] where Amp represents amplitude of the data drift, and k and b represent compensation coefficients.

[0074] Amp may be obtained first according to the formula (5) . For example, amplitude Amp of a data drift in a segment of axis data and a corresponding tilt angle θ may be used to obtain k and b through data fitting. Amp is then substituted into the formula (4) to calculate Wcomp in combination with the data drift trend drift obtained according to the formula (1) or the formula (2) , and the current weighing signal W.

[0075] According to the weighing method of the present application, the data drift in the weighing signal is removed based on the drift trend of the acceleration axis data and the tilt angle of the acceleration sensor, which can significantly improve the accuracy of the finally output weighing result, for example, the accuracy meets the C1 accuracy  requirement, which means that the accuracy meets one thousandth, i.e., an error of less than 1 kg for a weight of 1 ton.

[0076] In some cases, for example, during operation at a high speed above 8 mph, the constant speed phase is very short or even non-existent. Therefore, it is not possible to enable the fine filtering in step S40, resulting in the data drift compensation algorithm not being able to start. In this case, the weighing method according to the present application further includes: During the operation of the forklift, if the fine filtering is not enabled within a preset time period after the preliminary filtering is enabled, an alarm is given to prompt the operator to drive smoothly or brake to maintain a static state, such that the forklift can enter the constant speed phase and the fine filtering is enabled.

[0077] In addition, the weighing method of the present application may also be used to detect abnormal conditions during dynamic weighing. For example, in some embodiments, when it is determined in step S20 that the data drift occurs, it indicates that the forklift is in an unstable period currently. If the unstable period exceeds a preset range, or the entire dynamic weighing process is unstable, the weighing system issues an alarm to prompt the user to drive smoothly or to brake to maintain a static state, thereby ensuring high-accuracy weighing. In some other embodiments, an impact due to uneven or dented road surfaces can be detected based on the data drift trend. Such an impact affects the zero point, sensitivity, and other performance of the scale body, which can prompt the user to check and calibrate the scale body.

[0078] FIG. 3 is an exemplary block diagram of a weighing system for a dynamic forklift scale according to an embodiment of the present application. The weighing system 300 can perform the weighing method described above, but is not intended to limit that weighing method can only be performed by the weighing system 300. In this embodiment, the weighing system 300 includes an accelerometer 301, a filtering module 302, a data drift compensation module 303, a memory 304, and a processor 305. The accelerometer 301 is configured to obtain acceleration during traveling of a forklift. The filtering module 302 is configured to perform filtering processing on a weighing signal, including preliminary filtering and fine filtering. The data drift compensation module 303 is configured to process the weighing signal using a data drift compensation algorithm. The memory 304 is configured to store the acceleration, the weighing signal, coefficients obtained during data fitting, and instructions executable by a processor. The processor 305 is configured to execute the instructions to implement the weighing method described above.

[0079] As shown in FIG. 3, the weighing system 300 may further include an internal communication bus 306 and a communication port 307. The internal communication bus 306 may implement data communication between components of the weighing system 300. The processor 305 can perform determination and give a prompt. In some embodiments, the processor 305 may include one or more processors. The communication port 307 may implement data communication between the weighing system 300 and the outside. In some embodiments, the weighing system 300 may receive information and data from and send information and data to a network through the communication port 307. The memory 304 of the weighing system 300 may include different forms of program storage units and data storage units, such as a hard disk, a read-only memory (ROM) , and a random access memory (RAM) , which can store various data files used for computer processing and / or communication, and possible program instructions executable by the processor 305. The processor 305 executes these instructions to implement the main part of the weighing method. A processing result from the processor 305 is transmitted to user equipment through the communication port 307 and displayed in a user interface.

[0080] The weighing method described above may be implemented as a computer program, which may be stored in the memory 304, and loaded into the processor 305 for execution, so as to implement the weighing method of the present application.

[0081] The present application further includes a computer-readable medium storing computer program code. The computer program code, when executed by a processor, causes the weighing method described above to be implemented.

[0082] The weighing method may also be stored, as an article of manufacture, in the computer-readable storage medium when implemented as the computer program. For example, the computer-readable storage media may include, but are not limited to, a magnetic storage device (e.g., a hard disk, a floppy disk, and a magnetic stripe) , an optical disc (e.g., a compact disc (CD) , and a digital versatile disc (DVD) ) , a smart card, and a flash memory device (e.g., an electrically erasable programmable read-only memory (EPROM) , a card, a stick, and a key driver) . In addition, various storage media described herein can represent one or more devices and / or other machine-readable media for storing information. The term “machine-readable medium” may include, but is not limited to, wireless channels and various other media (and / or storage media) capable of storing, containing, and / or carrying code and / or instructions and / or data.

[0083] It should be understood that the embodiments described above are merely illustrative. The embodiments described herein can be implemented in hardware, software, firmware, middleware, microcode, or any combination thereof. For hardware implementation, the processor may be implemented in one or more application-specific integrated circuits (ASIC) , digital signal processors (DSP) , digital signal processing devices (DSPD) , programmable logic devices (PLD) , field programmable gate arrays (FPGA) , processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, and / or other electronic units designed to perform the functions described herein, or a combination thereof.

[0084] Some aspects of the present application may be completely executed by hardware, or may be completely executed by software (including firmware, resident software, microcode, etc. ) , or may be executed by a combination of hardware and software. The hardware or software described above may all be referred to as “data block” , “module” , “engine” , “unit” , “component” , or “system” . The processor may be one or more application-specific integrated circuits (ASIC) , digital signal processors (DSP) , digital signal processing devices (DAPD) , programmable logic devices (PLD) , field-programmable gate arrays (FPGA) , processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, or a combination thereof. In addition, various aspects of the present application may be embodied as a computer product in one or more computer-readable media, and the product includes computer-readable program code. For example, the computer-readable media may include, but are not limited to, a magnetic storage device (e.g., a hard disk, a floppy disk, a tape...) , an optical disc (e.g., a compact disc (CD) , a digital versatile disc (DVD) ... ) , a smart card, and a flash memory device (e.g., a card, a stick, a key driver... ) .

[0085] The computer-readable medium may include a propagation data signal containing computer program code, for example, on a baseband or as a part of a carrier. The propagation signal may take various forms, including an electromagnetic form, an optical form, etc., or a suitable combination form. The computer-readable medium may be any computer-readable medium other than a computer-readable storage medium. The medium may be connected to an instruction execution system, apparatus, or device to implement communication, propagation, or transmission of a program for use. The program code located on the computer-readable medium can be propagated through any suitable medium, including radio, a cable, a fiber-optic cable, a radio frequency signal, or a similar medium, or any combination of the foregoing media.

[0086] The basic concepts have been described above. Obviously, for those skilled in the art, the foregoing disclosure of the present invention is merely an example, and does not constitute a limitation to the present application. Those skilled in the art may make various modifications, improvements, and amendments to the present application, although it is not explicitly stated here. Such modifications, improvements, and amendments are suggested in the present application, and therefore, such modifications, improvements, and amendments still fall within the spirit and scope of exemplary embodiments of the present application.

[0087] Also, the present application uses specific words to describe the embodiments of the present application. For example, “one embodiment” , “an embodiment” , and / or “some embodiments” mean a feature, structure, or characteristic associated with at least one embodiment of the present application. Therefore, it should be emphasized and noted that two or more references to “an embodiment” , “one embodiment” , or “an alternative embodiment” in various places in this specification do not necessarily indicate the same embodiment. In addition, some features, structures, or characteristics in one or more embodiments of the present application may be combined appropriately.

[0088] In some embodiments, numbers for describing the number of compositions and attributes are used. It should be understood that such numbers used in the description of the embodiments are modified by the modifier “about” , “approximately” , or “substantially” in some examples. Unless otherwise stated, “about” , “approximately” , or “substantially” indicates that the number is allowed to vary by ± 20%. Correspondingly, in some embodiments, the numerical parameters used in the specification and claims are approximate values, and the approximate values can be changed according to the required characteristics of individual embodiments. In some embodiments, for the numerical parameters, the specified significant digits should be taken into consideration, and a general digit reservation method should be used. Although the numerical ranges and parameters used to confirm the breadth of the ranges of the numerical parameters in some embodiments of the present application are approximate values, such numerical values need to be set as precisely as possible within a feasible range in specific embodiments.

Claims

1.A weighing method for a dynamic forklift scale, characterized in that the method comprises:calculating a tilt angle of an acceleration sensor relative to a traveling direction of a forklift;determining whether a data drift occurs in axis data of the acceleration sensor on a traveling direction axis based on the axis data;obtaining a data drift trend when the data drift occurs; andwhen the forklift enters a constant speed phase, enabling fine filtering, and starting a data drift compensation algorithm at the same time to process a weighing signal, to obtain a compensated weighing signal, wherein the fine filtering is to remove dynamic noise, and the data drift compensation algorithm comprises calculating the compensated weighing signal based on the tilt angle, the data drift trend, and the weighing signal.2.The weighing method according to claim 1, characterized by further comprising: enabling preliminary filtering when the forklift is started, the preliminary filtering being to identify states of the forklift, and the states comprising a dynamic state and a static state.3.The weighing method according to claim 1, characterized in that the step of determining whether the data drift occurs in axis data of the acceleration sensor on the traveling direction axis based on the axis data comprises:obtaining a peak-to-peak value of the axis data within a predetermined time period; andwhen the peak-to-peak value exceeds a threshold and gradually increases or decreases, determining that the data drift occurs in the axis data.4.The weighing method according to claim 1, characterized in that the step of obtaining the data drift trend comprises:obtaining the axis data within a predetermined time period; andperforming function fitting on the axis data to obtain a fit coefficient in a predetermined function.5.The weighing method according to claim 4, characterized in that the predetermined function is an exponential function, which is expressed by the following formula: wherein drift represents the data drift trend, t represents time, n represents a data amount, Ai represents an ith amplitude coefficient, and taui represents an ith time coefficient.6.The weighing method according to claim 4, characterized in that the predetermined function is a quadratic function, which is expressed by the following formula: drift=a2*t2+a1*t+a0wherein drift represents the data drift trend, t represents time, and a0, a1, and a2 all represent fit coefficients.7.The weighing method according to claim 1, characterized in that the data drift compensation algorithm comprises the following formula: Wcomp=f (W, θ, drift)wherein Wcomp represents the compensated weighing signal, W represents the weighing signal, θ represents the tilt angle, drift represents the data drift trend, and f represents a function.8.The weighing method according to claim 7, characterized in that the compensated weighing signal Wcomp is calculated using the following formula: Wcomp=W+Amp*drift Amp=k*θ+bwherein Amp represents amplitude of the data drift, and k and b represent compensation coefficients.9.The weighing method according to claim 1, characterized in that the traveling direction axis is an X-axis or Y-axis of an accelerometer.10.A weighing system for a dynamic forklift scale, characterized in that the system comprises:an accelerometer configured to obtain acceleration during traveling of a forklift;a filtering module configured to perform filtering processing on a weighing signal;a data drift compensation module configured to process the weighing signal using a data drift compensation algorithm;a memory configured to store the acceleration, the weighing signal, coefficients, and instructions executable by a processor; anda processor configured to execute the instructions to implement the weighing method according to any one of claims 1 to 9.

Images