CN112985570A - 称重货架的传感器的标定方法和系统 - Google Patents

Abstract

本说明书提供的称重货架的传感器的标定方法和系统，通过使用一个已标定重量的砝码在所述称重货架的托盘上的指定位置移动，从而获取与托盘连接的多个传感器的输出值，通过力矩平衡原理建立砝码的重量以及砝码的坐标与传感器的输出值之间的计算模型，并通过预设的解算方法计算传感器的标定参数，得到每个传感器的输出值与实际承受值之间的映射关系以及每个传感器的位置。所述方法和系统针对多个传感器并联的称重货架进行精确的标定，以减少称重货架中因为安装角度、传感器自身老化等原因造成的系统误差，从而确保商品识别的精度。

Description

称重货架的传感器的标定方法和系统

技术领域

本说明书涉及无人零售领域，尤其涉及一种称重货架的传感器的标定方法和系统。

背景技术

无人零售店作为一种运营成本低、便利用户的新型线下零售业态正在快速发展，产生诸如无人零售店、智能货柜等商业形态。要实现无人零售，必须要解决用户拿取的商品识别的这一关键技术。目前用于实现用户拿取商品识别的技术包括基于图像识别的商品与人体动作识别，基于称重传感器重量感知的商品识别技术。其中基于称重传感器的商品识别技术具有成本低，实时性高，可靠性高的优点，是目前无人零售领域的重要技术。而称重传感器的标定是提高商品识别准确性的重要手段。

现有的技术主要是针对常规的称重装置(例如体重秤等)的称重传感器进行校准的方法。而称重货架的结构以及传感器的组成与常规的称重装置有明显的差别以及自身的独特性，用于常规称重装置的标定方法无法应用于多传感器并联的称重货架中的传感器的标定。

因此，需要提供一种简便的称重货架的传感器的标定方法和系统。

发明内容

本说明书提供一种简便的称重货架的传感器的标定方法和系统。

第一方面，本说明书提供一种称重货架的传感器的标定方法，所述称重货架包括至少一个承载装置，每个所述承载装置包括托盘和N个传感器，所述托盘用于承载物品，N为不小于2的整数，所述方法包括：将已标定重量的砝码依次摆放至所述托盘的M个目标位置，并获取所述M个目标位置中的每个目标位置对应的所述N个传感器中的每个传感器的输出值，所述每个目标位置在所述托盘的基准坐标系中的坐标已进行标定；以及基于所述每个目标位置对应的所述每个传感器的输出值，以及所述每个目标位置的坐标，确定所述每个传感器的标定参数。

在一些实施例中，所述标定参数包括坐标参数，所述坐标参数包括对应的传感器在所述基准坐标系中的坐标。

在一些实施例中，所述标定参数包括比例系数，所述比例系数包括对应的传感器的输出值与其所承受的所述物品的总重量的实际分量的加权系数。

在一些实施例中，所述标定参数还包括偏差，在所述将已标定质量的砝码依次摆放至所述托盘的M个目标位置之前，所述方法还包括：在所述托盘空载时，获取所述每个传感器的空载输出值，确定所述每个传感器的所述偏差为其空载输出值。

在一些实施例中，所述确定所述每个传感器的标定参数，包括：基于所述标定参数以及力矩平衡原理，建立所述N个传感器对应的N个第一计算模型，所述第一计算模型包括对应的传感器的输出值与所述物品的总重量和重心在所述基准坐标系中的坐标的映射关系；基于所述砝码的重量、所述每个目标位置的坐标、所述每个目标位置对应的所述每个传感器的输出值以及所述N个第一计算模型，建立M×N个方程式；以及基于所述M×N个方程式和预设的求解算法，确定所述每个传感器的所述标定参数。

在一些实施例中，所述求解算法包括优化算法与线性化最小二乘算法中的至少一个。

在一些实施例中，所述优化算法包括遗传算法、差分进化算法以及梯度最优化算法中的至少一个。

在一些实施例中，M为不小于N的整数。

在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述每个传感器的标定参数，构建所述每个传感器的输出值的变化与当前时刻所述托盘上引起所述变化的目标物品的位置和重量的目标计算模型。

在一些实施例中，所述基准坐标系为所述托盘表面所在的平面坐标系。

第二方面，本说明书还一种称重货架的传感器的标定系统，包括至少一个存储介质以及至少一个处理器，所述至少一个存储介质存储有至少一个指令集，用于称重货架的传感器的标定；所述至少一个处理器同所述至少一个存储介质通讯连接，所述当称重货架的传感器的标定系统运行时，所述至少一个处理器读取所述至少一个指令集，并且根据所述至少一个指令集的指示执行本说明书第一方面所述的称重货架的传感器的标定方法。

由以上技术方案可知，本说明书提供的称重货架的传感器的标定方法和系统，所述方法和系统通过使用一个已标定重量的砝码在所述称重货架的托盘上的指定位置移动，从而获取与托盘连接的多个传感器的输出值，通过力矩平衡原理建立砝码的重量以及砝码的坐标与传感器的输出值之间的计算模型，并通过预设的解算方法计算传感器的标定参数，得到每个传感器的输出值与实际承受的重量的映射关系以及每个传感器的坐标位置。通过这些标定参数建立托盘上变化的商品的重量以及位置与传感器的输出值之间的计算模型，从而根据传感器的输出值的变化识别出变化的目标物品的重量以及所在的位置，从而提高商品识别的准确性。所述方法和系统针对多个传感器并联的称重货架进行精确的标定，以减少称重货架中因为安装角度、传感器自身老化等原因造成的系统误差。所述方法和系统能够解决用于无人零售领域的称重货架中的商品识别的传感器标定的问题，从而确保商品识别的精度。

本说明书提供的称重货架的传感器的标定方法和系统的其他功能将在以下说明中部分列出。根据描述，以下数字和示例介绍的内容将对那些本领域的普通技术人员显而易见。本说明书提供的称重货架的传感器的标定方法和系统的创造性方面可以通过实践或使用下面详细示例中所述的方法、装置和组合得到充分解释。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书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说明书的一些实施例，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示出了根据本说明书的实施例提供的一种称重货架的传感器的标定系统的示意图；

图2示出了根据本说明书的实施例提供的一种承载装置的结构示意图；

图3示出了根据本说明书的实施例提供的一种称重货架的硬件设备示意图；

图4示出了根据本说明书的实施例提供的一种服务器的设备示意图；

图5示出了根据本说明书的实施例提供的一种托盘的力学模型示意图；

图6示出了根据本说明书的实施例提供的一种称重货架的传感器的标定方法流程图；

图7示出了根据本说明书的实施例提供的一种托盘的平面示意图；以及

图8示出了根据本说明书的实施例提供的一种确定标定参数的流程图。

具体实施方式

以下描述提供了本说明书的特定应用场景和要求，目的是使本领域技术人员能够制造和使用本说明书中的内容。对于本领域技术人员来说，对所公开的实施例的各种局部修改是显而易见的，并且在不脱离本说明书的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用。因此，本说明书不限于所示的实施例，而是与权利要求一致的最宽范围。

这里使用的术语仅用于描述特定示例实施例的目的，而不是限制性的。比如，除非上下文另有明确说明，这里所使用的，单数形式“一”，“一个”和“该”也可以包括复数形式。当在本说明书中使用时，术语“包括”、“包含”和/或“含有”意思是指所关联的整数，步骤、操作、元素和/或组件存在，但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或组的存在或在该系统/方法中可以添加其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或组。

考虑到以下描述，本说明书的这些特征和其他特征、以及结构的相关元件的操作和功能、以及部件的组合和制造的经济性可以得到明显提高。参考附图，所有这些形成本说明书的一部分。然而，应该清楚地理解，附图仅用于说明和描述的目的，并不旨在限制本说明书的范围。还应理解，附图未按比例绘制。

本说明书中使用的流程图示出了根据本说明书中的一些实施例的系统实现的操作。应该清楚地理解，流程图的操作可以不按顺序实现。相反，操作可以以反转顺序或同时实现。此外，可以向流程图添加一个或多个其他操作。可以从流程图中移除一个或多个操作。

本说明书提供一种称重货架的传感器的标定方法和系统，应用于基于传感器的称重货架中。图1示出了根据本说明书的实施例提供的一种称重货架的传感器的标定系统001(以下简称系统001)的示意图。系统001可以包括称重货架100。称重货架100可以用于陈列和存储物品。所述物品可以是零星的可以单独存在的物体。比如，一瓶饮料、一包零食、一个螺丝，等等。如图1所示，称重货架100可以包括至少一个承载装置400以及计算装置200。在一些实施例中，称重货架100还可以包括机架600。

机架600可以是称重货架100的支撑基座。

至少一个承载装置400可以安装在机架600上，用于承载所述物品。图1示出了5个承载装置400。需要说明的是，图1只是示例性说明，称重货架100上的承载装置400的数量可以是任意数。图2示出了根据本说明书的实施例提供的一种承载装置400的结构示意图。每个承载装置400可以包括基座440、N个传感器420和托盘460。

所述托盘460可以用于承载物品。基座440可以安装在机架600上。托盘460可以安装在基座440上。N个传感器420可以安装在基座440和托盘460之间，连接基座440和托盘460，用于测量托盘460上的物品的重量。传感器420可以是称重传感器，也可以是压力传感器。传感器420可以是电阻应变片式、压电薄膜、压电陶瓷等能够感应压力变化的传感器。N个传感器420可以分布在基座440和托盘460之间的不同位置，测量托盘460上的不同位置的受力分布。其中，N为不小于2的整数。如图2所示的承载装置400中包括2个传感器420，分别位于托盘460的两端。为了方便描述，我们将图2中示出的2个传感器420分别标记为第一传感器421和第二传感器422。在一些实施例中，承载装置400可以包括3个、4个、甚至更多数量的传感器420。为了方便展示，本说明书后面的描述中将以每个承载装置400包括2个传感器420为例进行描述。

计算装置200可以包括集成器220以及服务器240。图3示出了根据本说明书的实施例提供的一种称重货架100的硬件设备示意图。每个承载装置400上的所有传感器420都可以通过数字总线(例如，RS485、RS232、CAN、以太网等)与集成器220连接，以进行数据传输。集成器220可以与服务器240通信连接，并可以将收集到所有传感器420的数据给服务器240。所述通信连接是指能够直接地或者间接地接收信息的任何形式的连接。在一些实施例中，服务器240可以同集成器220通过无线通信连接来彼此传递数据；在一些实施例中，服务器240也可以同集成器220通过电线直接连接来彼此传递数据；在一些实施例中，服务器240也可以通过电线同其他电路直接连接来建立同集成器220的间接连接，从而实现彼此传递数据。所述无线通信连接可以是网络连接。网络可以是任何类型的有线或无线网络，也可以是其组合。比如，网络可以包括电缆网络，有线网络、光纤网络、电信通信网络、内联网、互联网、局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线局域网(WLAN)、大都市市区网(MAN)、广域网(WAN)、公用电话交换网(PSTN)、蓝牙网络、ZigBee网络、近场通信(NFC)网络或类似网络。在一些实施例中，网络可以包括一个或多个网络接入点。

服务器240可以包括具有数据信息处理功能的硬件设备和驱动该硬件设备工作所需必要的程序。当然，服务器240也可以仅为具有数据处理能力的硬件设备，或者，仅为运行在硬件设备中的程序。在一些实施例中，服务器240可以包括移动设备、平板电脑、笔记本电脑、机动车辆的内置设备或类似内容，或其任意组合。在一些实施例中，所述移动设备可包括智能家居设备、智能移动设备或类似设备，或其任意组合。在一些实施例中，所述智能家居装置可包括智能电视、台式电脑等，或任意组合。在一些实施例中，所述智能移动设备可包括智能手机、个人数字辅助、游戏设备、导航设备等，或其任意组合。在一些实施例中，所述机动车中的内置装置可包括车载计算机、车载电视等。在一些实施例中，服务器240可以是具有定位技术的设备，用于定位服务器240的位置。

服务器240可以存储有执行本说明书描述的称重货架的传感器的标定方法的数据或指令，并可以执行或用于执行所述数据和/或指令。同时，服务器240可以根据N个传感器420各自的标定参数以及数据变化，基于力矩平衡原理解算得到用户拿取的目标物品在托盘460上的位置。进一步地，服务器240可以通过托盘460上的物品与每个物品所在的位置的对应关系，确定用户拿取的所述目标物品的名称、数量以及金额等信息。

图4示出了一种服务器240的设备示意图。服务器240可以执行本说明书描述的称重货架的传感器的标定方法。所述称重货架的传感器的标定方法在本说明书中的其他部分介绍。如图4所示，服务器240可以包括至少一个存储介质243和至少一个处理器242。在一些实施例中，服务器240还可以包括通信端口245和内部通信总线241。

内部通信总线241可以连接不同的系统组件，包括存储介质243、处理器242和通信端口245。

通信端口245用于服务器240同外界的数据通信，比如，通信端口245可以用于服务器240同集成器220之间的数据通信。

存储介质243可以包括数据存储装置。所述数据存储装置可以是非暂时性存储介质，也可以是暂时性存储介质。比如，所述数据存储装置可以包括磁盘243-2、只读存储介质(ROM)243-4或随机存取存储介质(RAM)243-6中的一种或多种。存储介质243还包括存储在所述数据存储装置中的至少一个指令集。所述指令是计算机程序代码，所述计算机程序代码可以包括执行本说明书提供的称重货架的传感器的标定方法的程序、例程、对象、组件、数据结构、过程、模块等等。

至少一个处理器242可以同至少一个存储介质243以及通信端口245通过内部通信总线241通信连接。至少一个处理器242用以执行上述至少一个指令集。当系统001运行时，至少一个处理器242读取所述至少一个指令集，并且根据所述至少一个指令集的指示执行本说明书提供的称重货架的传感器的标定方法。处理器242可以执行称重货架的传感器的标定方法包含的所有步骤。处理器242可以是一个或多个处理器的形式，在一些实施例中，处理器242可以包括一个或多个硬件处理器，例如微控制器，微处理器，精简指令集计算机(RISC)，专用集成电路(ASIC)，特定于应用的指令集处理器(ASIP)，中央处理单元(CPU)，图形处理单元(GPU)，物理处理单元(PPU)，微控制器单元，数字信号处理器(DSP)，现场可编程门阵列(FPGA)，高级RISC机器(ARM)，可编程逻辑器件(PLD)，能够执行一个或多个功能的任何电路或处理器等，或其任何组合。仅仅为了说明问题，在本说明书中服务器240中仅描述了一个处理器242。然而，应当注意，本说明书中服务器240还可以包括多个处理器，因此，本说明书中披露的操作和/或方法步骤可以如本说明书所述的由一个处理器执行，也可以由多个处理器联合执行。例如，如果在本说明书中服务器240的处理器242执行步骤A和步骤B，则应该理解，步骤A和步骤B也可以由两个不同处理器242联合或分开执行(例如，第一处理器执行步骤A，第二处理器执行步骤B，或者第一和第二处理器共同执行步骤A和B)。

图5示出了根据本说明书的实施例提供的一种托盘460的力学模型示意图。图5与图2相对应。为了方便描述，我们将托盘460所在的坐标系定义为空间坐标系O-XYZ。空间坐标系O-XYZ的坐标原点O可以是托盘460的重心，同时也可以是托盘460的几何中心。X轴方向可以是托盘460的长度方向，Y方向可以是托盘460的宽度方向，Z方向可以是托盘460的厚度方向。其中Y方向垂直于观测面，图5中未示出。为了方便展示，我们将原点O、X轴和Y轴构成的坐标系定义为基准坐标系XOY(将在图7中展示)。基准坐标系XOY为托盘460的表面所在的坐标系。其中，第一传感器421与第二传感器422位于X轴上。

如图5所示，L为第一传感器421与第二传感器422在X方向上的间距。D为原点O与第一传感器421与第二传感器422的中心线的距离。第一传感器421的中心在基准坐标系XOY中的坐标为

第二传感器422的中心在基准坐标系XOY中的坐标为

G为托盘460上的一个物品002的重量。所述物品002在基准坐标系XOY中的坐标为(x_G,0)。F_1r为第一传感器421承受的G中的实际分量。F_2r为第二传感器422承受的G中的实际分量。基于力平衡原理，G可以表示为以下公式：

G＝F_1r+F_2r 公式(1)

基于力矩平衡原理，x_G可以表示为以下公式：

由于传感器420自身的结构或安装等原因，传感器420的输出值不一定与传感器420所承受的托盘460上的所述物品002的实际分量相等。为了方便展示，我们将第一传感器421的输出值定义为F_1O。我们将第二传感器422的输出值定义为F_2O。F_1O与F_1r的关系以及F_2O与F_2r的关系可以表示为以下公式：

F_1O＝k₁·F_1r+b₁ 公式(3)

F_2O＝k₂·F_2r+b₂ 公式(4)

因此，在对传感器420进行标定时，需要进行标定的标定参数可以包括对应的传感器420的比例系数k₁、k₂和偏差b₁、b₂。所述比例系数k₁为第一传感器421的输出值F_1O与其承受的所述物品002的总重量G的实际分量的加权系数。所述比例系数k₂为第二传感器422的输出值F_2O与其承受的所述物品002的总重量G的实际分量的加权系数。

对于参数L和D来说，由于设备的安装和误差，导致实际的L和D不一定与理论设计值一致。因此，为了保证称重货架100在识别商品位置时的准确性，需对参数L和D进行标定。因此，在对称重货架100的传感器420进行标定时，需要进行标定的标定参数还可以包括坐标参数。也就是每个传感器420的标定参数可以包括对应的传感器420在所述基准坐标系XOY中的坐标。当N＝2时，所述坐标参数就是参数L和D。

将公式(1)、公式(2)、公式(3)和公式(4)结合，可以得到以下公式：

需要说明的是，图5所示的承载装置400中包括2个传感器420，2个传感器420均位于X轴上，并分别位于托盘460的两端。在一些实施例中，承载装置400可以包括更多数量的传感器420。比如，承载装置400可以包括4个传感器420，分别位于托盘460的四个角。此时，所述传感器420的坐标参数不仅包括X方向上的坐标参数(参数L和参数D)，还包括Y方向上的坐标。当承载装置400包括4个传感器420时，服务器240依然可以基于力平衡原理以及力矩平衡原理，建立基于所述标定参数的力学计算模型。

图6示出了根据本说明书的实施例提供的一种称重货架的传感器的标定方法P100的流程图。至少一个处理器242可以执行所述方法P100。所述方法P100的目的是获取每个传感器420的标定参数。以2个传感器420为例，标定参数为比例系数k₁、k₂、偏差b₁、b₂以及坐标参数L和D。

所述方法P100可以包括：

S120：在所述托盘460空载时，获取所述每个传感器420的空载输出值，确定所述每个传感器420的所述偏差为其空载输出值。

当托盘460空载时，可以读取每个传感器420的空载输出值作为所述偏差b₁、b₂。当托盘460空载时，F_1r＝F_2r＝0。此时，第一传感器421的实际输出值即空载输出值等于偏差b₁，第二传感器422的实际输出值即空载输出值等于偏差b₂。

S140：将已标定重量的砝码依次摆放至所述托盘460的M个目标位置，并获取所述M个目标位置中的每个目标位置对应的所述N个传感器中的每个传感器的输出值。

图7示出了根据本说明书的实施例提供的一种托盘460的平面示意图。如前所述，托盘460表面所在的平面坐标系为基准坐标系XOY。标定人员可以提前在托盘460上标定出M个目标位置。所述M个目标位置中的每个目标位置在所述托盘的基准坐标系XOY中的坐标都已经进行了标定。也就是说，每个目标位置在所述基准坐标系中的坐标是已知的。具体地，每个目标位置在基准坐标系中的坐标可以存储在服务器240中。为了方便描述，第i个目标位置标记为目标位置i。目标位置i的坐标可以表示为(xⁱ,yⁱ)。所述M个目标位置可以是托盘460上的任意M个不同的位置。为了方便展示，我们可以将所述M个目标位置标记在X轴上。此时，yⁱ＝0。第i个目标位置的坐标为(xⁱ,0)。所述M个目标位置彼此可以是等间距分布，也可以是不等间距分布。

图7中示出了11个目标位置，即M＝11。需要说明的是，M也可以是其他数量。我们将图7中示出的11个目标位置分别标记为目标位置1、目标位置2、目标位置3、目标位置4、目标位置5、目标位置6、目标位置7、目标位置8、目标位置9、目标位置10和目标位置11。

需要说明的是，为了获取每个传感器420的标定参数，M应不小于N。当N＝2时，M应不小于2。当N＝4时，M应不小于4。M的数量越多，标定的精度就越高。M的取值与称重货架100的计算精度相关。当所述物品的尺寸较大时，M可以取值较小。当所述物品的尺寸较小时，称重货架100需要较高的计算精度才能准确识别目标物品，因此，M应取较大的值。所述计算精度也可以是允许误差范围。当N＝2时，为了获取更理想的标定结果，M一般不小于5。当M＝10时，标定结果较为理想。

所述已标定重量的砝码可以是一个已标定重量的砝码，也可以是多个不同重量的已标定重量的砝码。所述砝码的重量应不超过托盘460的最大承载范围。在一些实施例中，步骤S140可以是使用一个已标定质量的砝码依次摆放在托盘460上的多个已标定坐标的目标位置上。在一些实施例中，步骤S140也可以是在托盘460上的一个已标定坐标的目标位置依次摆放不同重量的已标定重量的砝码。在一些实施例中，步骤S140还可以是在托盘460上的多个已标定坐标的目标位置依次摆放不同重量的已标定重量的砝码。为了方便展示，下面的描述中将以在托盘460上标定11个目标位置，并使用一个质量为G₀的已标定重量的砝码依次摆放至所述11个目标位置。

为了方便展示，我们将在第i个目标位置时的传感器420的输出值标记为

也就是说，在第i个目标位置时的第一传感器421的输出值为

在第i个目标位置时的第二传感器422的输出值为

具体地，步骤S140可以包括：获取所述M个目标位置对应的M个第一向量；将所述M个第一向量依次排列组成第二向量。

所述M个第一向量中的每个第一向量包括对应的目标位置中的所述N个传感器的输出值组成的向量，所述第一向量的行数为N，列数为1。也就是说，M个目标位置中的每个目标位置i处对应的第一向量

可以表示为以下公式：

如前所述，以N＝2为例，则M个目标位置中的每个目标位置i处对应的第一向量

可以表示为以下公式：

所述第二向量的行数为N×M，列数为1。也就是说，M个第一向量

依次排列组成的第二向量F_O可以表示为以下公式：

所述方法P100还可以包括：

S160：基于所述每个目标位置对应的所述每个传感器420的输出值，以及所述每个目标位置的坐标，确定所述每个传感器的标定参数。

图8示出了根据本说明书的实施例提供的一种步骤S160的流程图。如图8所示，步骤S160可以包括：

S162：基于所述标定参数以及力矩平衡原理，建立所述N个传感器对应的N个第一计算模型。

所述第一计算模型包括对应的传感器420的输出值与所述物品的总重量和重心在所述基准坐标系中的坐标的映射关系。以N＝2为例，第一传感器421对应的所述第一计算模型可以是公式(5)。第二传感器422对应的所述第一计算模型可以是公式(6)。

步骤S160还可以包括：

S164：基于所述砝码的重量G₀、所述每个目标位置的坐标xⁱ、所述每个目标位置对应的所述每个传感器420的输出值

以及所述N个第一计算模型，建立M×N个方程式。

在所述方法P100中，在对传感器420进行标定时，托盘460上的所有物品为所述已标定重量的砝码。托盘460上的所有物品的总重量G为所述已标定重量的砝码的重量G₀。托盘460上的所有物品的总重量G₀在所述基准坐标系XOY中的X轴方向上的坐标x_G为所述已标定重量的砝码的重心在X轴方向上的坐标xⁱ。

因此，基于公式(5)和公式(6)，在第i个目标位置上，第一传感器421个第二传感器422对应的第一计算模型，分别为以下公式：

对于M个目标位置和N个传感器420，可以构成M×N个方程式，分别是如下公式：

S166：基于所述M×N个方程式和预设的求解算法，确定所述每个传感器420的所述标定参数。

以N＝2为例，第一传感器421的所述标定参数可以包括比例系数k₁、偏差b₁以及坐标参数L和D。其中，偏差b₁已在步骤S120中确定，因此，在步骤S166中需要确定的第一传感器421的标定参数包括比例系数k₁以及坐标参数L和D。第二传感器422的所述标定参数可以包括比例系数k₂、偏差b₂以及坐标参数L和D。其中，偏差b₂已在步骤S120中确定，因此，在步骤S166中需要确定的第二传感器422的标定参数包括比例系数k₂以及坐标参数L和D。

所述求解算法可以是优化算法与线性化最小二乘算法中的至少一个。其中，所述优化算法可以包括遗传算法、差分进化算法以及梯度最优化算法中的至少一个。仅作为示例性说明，本说明书列举出一种优化算法。我们将待求解的标定参数标记为以下公式，并对所述标定参数赋予初始值：

然后，我们可以定义目标函数(costfunction)为传感器420的实际输出值

与基于所述标定参数得到的输出值的预测值的平均误差，表示为以下公式：

上式中，

为第i次的传感器420的实际输出值，

为第i次的输出值的预测值。所述标定参数的求解过程可以是通过优化状态量

使得目标函数

达到最小值。

需要说明的是，所述标定参数的求解方法不限于本说明书所述的方法，任何可以求解所述标定参数的方法都在本说明书的保护范围内。

在一些实施例中，所述方法P100还可以基于所述标定参数，建立商品识别计算模型。所述商品识别计算模型可以是计算当前时刻托盘460上变化的目标物品的重量以及所述目标物品的位置的计算模型。所述目标物品可以是当前时刻引起传感器420的输出值发生变化的物品。具体地，所述方法P100可以包括：

S180：基于所述每个传感器420的标定参数，构建所述每个传感器420的输出值F_O的变化与当前时刻t所述托盘460上引起所述变化的目标物品的位置

和重量

的目标计算模型。

所述当前时刻可以是传感器420的输出值F_O发生变化的时刻。为了方便描述，我们将当前时刻定义为当前在托盘460上放置一个目标物品或从托盘460上取走一个目标物品的时刻，标记为t时刻。我们将发生在当前时刻t之前的时刻定义为前一时刻，标记为t-1时刻。以N＝2为例，我们将当前时刻t时刻的第一传感器421的输出值标记为

将第二传感器422的输出值标记为

我们将当前时刻t时刻的托盘460上的所有物品的总重量标记为G^t，将所有物品的总重量G^t在所述基准坐标系XOY中的在X轴上的坐标标记为x^t。我们将前一时刻t-1时刻的第一传感器421的输出值标记为

将第二传感器422的输出值标记为

我们将前一时刻t-1时刻的托盘460上的所有物品的总重量标记为G^t-1，将所有物品的总重量G^t-1在所述基准坐标系XOY中的在X轴上的坐标标记为x^t-1。

基于公式(5)和公式(6)，可知在t-1时刻满足如下公式：

由此可知，在t-1时刻G^t-1以及x^t-1满足如下公式：

在t时刻G^t以及x^t满足如下公式：

基于公式(14)和公式(15)，所述目标计算模型可以表示为以下公式：

服务器240可以基于每个传感器420的输出值的变化以及每个传感器420的标定参数，计算引起所述变化的目标物品的位置

和重量

并根据所述目标物品的位置

和重量

以及服务器240中预先存储的每个物品与所述物品所在的位置的对应关系，确定用户拿取的所述目标物品的名称、数量以及金额等信息。

需要说明的是，本说明书所述的称重货架的传感器的标定方法P100和系统001不仅可以用于标定具有2个传感器420的承载装置400，也可以用于标定具有更多传感器420的承载装置。比如，当承载装置400包括4个传感器420时，4个传感器420分别位于托盘460的四个角处。此时，所述标定参数中的坐标参数不仅包括传感器420在X轴方向上的坐标，还包括传感器420在Y轴方向上的坐标。此时，所述M个目标位置中不仅包括位于X轴上的目标位置，还可以包括若干个位于Y轴上的目标位置。所述方法P100和系统001可以先通过位于X轴上的目标位置对每个传感器420进行X方向上的参数标定，再通过位于Y轴上的目标位置对每个传感器420进行Y方向上的参数标定。Y方向的参数标定与X方向上的参数标定的步骤一致，如方法P100所述，在此不再赘述。

综上所述，本说明书提供的称重货架的传感器的标定方法P100和系统001，通过在称重货架100的托盘460上标定多个目标位置，并使用已标定重量的砝码依次摆放在所述多个目标位置，从而获取每个目标位置上与托盘460连接的多个传感器420中的每个传感器420的输出值

基于力矩平衡原理建立砝码的重量G₀以及砝码的坐标xⁱ与传感器420的输出值

之间的计算模型，并通过预设的解算方法计算得到传感器420的标定参数，所述标定参数包括每个传感器420的输出值与实际承受的重量之间的映射关系参数，以及每个传感器420在所述基准坐标系XOY中的坐标参数。服务器240可以通过这些标定参数建立托盘460上变化的目标物品的重量

以及位置

与传感器420的输出值

之间的计算模型，从而根据传感器420的输出值

的变化识别出变化的目标物品的重量

以及所在的位置

从而提高商品识别的准确性。所述方法P100和系统001针对多个传感器420并联的称重货架100进行精确的标定，以减少称重货架100中因为安装角度、传感器自身老化等原因造成的系统误差，通过所述标定参数能够对传感器420的输出值进行校正，以对传感器420的输出值进行补偿，从而提高商品识别(包括重量识别和位置识别)的准确度。所述方法P100和系统001能够解决用于无人零售领域的称重货架中的商品识别的传感器标定的问题，从而确保商品识别的精度。

本说明书另一方面提供一种非暂时性存储介质，存储有至少一组用来对称重货架100的传感器420进行的标定的可执行指令，当所述可执行指令被处理器执行时，所述可执行指令指导所述处理器实施本说明书所述的称重货架的传感器的标定方法P100的步骤。在一些可能的实施方式中，本说明书的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码。当所述程序产品在服务器240上运行时，所述程序代码用于使服务器240执行本说明书描述的称重货架的传感器的标定的步骤。用于实现上述方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)包括程序代码，并可以在服务器240上运行。然而，本说明书的程序产品不限于此，在本说明书中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统(例如处理器242)使用或者与其结合使用。所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本说明书操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在服务器240上执行、部分地在服务器240上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在服务器240上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备上执行。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其他实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者是可能有利的。

综上所述，在阅读本详细公开内容之后，本领域技术人员可以明白，前述详细公开内容可以仅以示例的方式呈现，并且可以不是限制性的。尽管这里没有明确说明，本领域技术人员可以理解本说明书需求囊括对实施例的各种合理改变，改进和修改。这些改变，改进和修改旨在由本说明书提出，并且在本说明书的示例性实施例的精神和范围内。

此外，本说明书中的某些术语已被用于描述本说明书的实施例。例如，“一个实施例”，“实施例”和/或“一些实施例”意味着结合该实施例描述的特定特征，结构或特性可以包括在本说明书的至少一个实施例中。因此，可以强调并且应当理解，在本说明书的各个部分中对“实施例”或“一个实施例”或“替代实施例”的两个或更多个引用不一定都指代相同的实施例。此外，特定特征，结构或特性可以在本说明书的一个或多个实施例中适当地组合。

应当理解，在本说明书的实施例的前述描述中，为了帮助理解一个特征，出于简化本说明书的目的，本说明书将各种特征组合在单个实施例、附图或其描述中。然而，这并不是说这些特征的组合是必须的，本领域技术人员在阅读本说明书的时候完全有可能将其中一部分特征提取出来作为单独的实施例来理解。也就是说，本说明书中的实施例也可以理解为多个次级实施例的整合。而每个次级实施例的内容在于少于单个前述公开实施例的所有特征的时候也是成立的。

本文引用的每个专利，专利申请，专利申请的出版物和其他材料，例如文章，书籍，说明书，出版物，文件，物品等，可以通过引用结合于此。用于所有目的的全部内容，除了与其相关的任何起诉文件历史，可能与本文件不一致或相冲突的任何相同的，或者任何可能对权利要求的最宽范围具有限制性影响的任何相同的起诉文件历史。现在或以后与本文件相关联。举例来说，如果在与任何所包含的材料相关联的术语的描述、定义和/或使用与本文档相关的术语、描述、定义和/或之间存在任何不一致或冲突时，使用本文件中的术语为准。

最后，应理解，本文公开的申请的实施方案是对本说明书的实施方案的原理的说明。其他修改后的实施例也在本说明书的范围内。因此，本说明书披露的实施例仅仅作为示例而非限制。本领域技术人员可以根据本说明书中的实施例采取替代配置来实现本说明书中的申请。因此，本说明书的实施例不限于申请中被精确地描述过的实施例。

Claims (11)

1.一种称重货架的传感器的标定方法，所述称重货架包括至少一个承载装置，每个所述承载装置包括托盘和N个传感器，所述托盘用于承载物品，N为不小于2的整数，所述方法包括：

将已标定重量的砝码依次摆放至所述托盘的M个目标位置，并获取所述M个目标位置中的每个目标位置对应的所述N个传感器中的每个传感器的输出值，所述每个目标位置在所述托盘的基准坐标系中的坐标已进行标定；以及

基于所述每个目标位置对应的所述每个传感器的输出值，以及所述每个目标位置的坐标，确定所述每个传感器的标定参数。

2.如权利要求1所述的称重货架的传感器的标定方法，其中，所述标定参数包括坐标参数，所述坐标参数包括对应的传感器在所述基准坐标系中的坐标。

3.如权利要求2所述的称重货架的传感器的标定方法，其中，所述标定参数包括比例系数，所述比例系数包括对应的传感器的输出值与其所承受的所述物品的总重量的实际分量的加权系数。

4.如权利要求3所述的称重货架的传感器的标定方法，其中，所述标定参数还包括偏差，在所述将已标定质量的砝码依次摆放至所述托盘的M个目标位置之前，所述方法还包括：

在所述托盘空载时，获取所述每个传感器的空载输出值，确定所述每个传感器的所述偏差为其空载输出值。

5.如权利要求1所述的称重货架的传感器的标定方法，其中，所述确定所述每个传感器的标定参数，包括：

基于所述标定参数以及力矩平衡原理，建立所述N个传感器对应的N个第一计算模型，所述第一计算模型包括对应的传感器的输出值与所述物品的总重量和重心在所述基准坐标系中的坐标的映射关系；

基于所述砝码的重量、所述每个目标位置的坐标、所述每个目标位置对应的所述每个传感器的输出值以及所述N个第一计算模型，建立M×N个方程式；以及

基于所述M×N个方程式和预设的求解算法，确定所述每个传感器的所述标定参数。

6.如权利要求5所述的称重货架的传感器的标定方法，其中，所述求解算法包括优化算法与线性化最小二乘算法中的至少一个。

7.如权利要求6所述的称重货架的传感器的标定方法，其中，所述优化算法包括遗传算法、差分进化算法以及梯度最优化算法中的至少一个。

8.如权利要求1所述的称重货架的传感器的标定方法，其中，M为不小于N的整数。

9.如权利要求1所述的称重货架的传感器的标定方法，其中，所述方法还包括：

基于所述每个传感器的标定参数，构建所述每个传感器的输出值的变化与当前时刻所述托盘上引起所述变化的目标物品的位置和重量的目标计算模型。

10.如权利要求1所述的称重货架的传感器的标定方法，其中，所述基准坐标系为所述托盘表面所在的平面坐标系。

11.一种称重货架的传感器的标定系统，包括：

至少一个存储介质，存储有至少一个指令集，用于称重货架的传感器的标定；以及

至少一个处理器，同所述至少一个存储介质通讯连接，

其中，当所述称重货架的传感器的标定系统运行时，所述至少一个处理器读取所述至少一个指令集，并且根据所述至少一个指令集的指示执行权利要求1-10中任一项所述的称重货架的传感器的标定方法。

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