## Perancangan Model Balancing Robot untuk Sarana Transportasi Tenaga Medis
M. Munadi 1 , Mochammad Ariyanto 1 , Royyan Saputra 1 , Joga D. Setiawan 1
1 Departemen Teknik Mesin, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Sudharto, SH., Tembalang, Semarang, 50275 Email korespondensi: munadi@undip.ac.id

## Abstrak
Robot  telah  menjadi  peralatan  mekanik  yang  dapat  melakukan  tugas  fisik,  baik  dengan  pengawasan  atau menggunakan program yang telah didefinisikan terlebih dulu (kecerdasan buatan). Salah satu jenis robot adalah mobile  robot  yang  memiliki  mekanisme  penggerak  berupa  roda  (wheel)  dan  atau  kaki  (leg),  sehingga  dapat berpindah  tempat  dari  suatu  tempat  ke  tempat  yang  lain.  Salah  satu  jenis  mobile  robot  diantaranya  adalah balancing robot yang beroda dua dan dapat menyeimbangkan diri terhadap permukaan bumi. Pada penelitian ini,  kami  akan  mencoba  merancang  model  balancing-robot  yang  dalam  pengembangan  di  masa  depan  dapat digunakan di rumah sakit oleh tenaga medis sebagai sarana transportasi yang ramah lingkungan. Hal ini karena tenaga  medis  sering  sekali  harus  mobile  dalam  memantau  pasien.  Terkait  hal  tersebut,  agar  model  balancing robot dapat seimbang maka digunakan salah satu jenis kontroler Adapun sensor yang digunakan adalah sensor accelerometer NI myRIO untuk mendeteksi perubahan sudut, dan sensor gyroscope untuk mendeteksi kecepatan sudut.  Agar  balancing  robot dapat  seimbang  digunakan  metode  kontrol  Proportional-Integral  untuk  mengatur kecepatan dana arah putar motor DC. Tuning parameter kontrol Proporsional-Integral dilakukan dengan  dua metode yaitu metode Ziegler-Nichols dan trial and error. Hasil tuning dari Proporsional Integral yang baik adalah nilai gain K p = 5 dan K i = 0,001.
Kata kunci : balancing robot, proporsional-integral, accelerometer, gyroscope.

## Abstract
Robots  have  become  mechanical  equipment  that  can perform  physical  tasks,  either  by  monitoring  or  using predefined programs (artificial intelligence). One type of robot is a mobile robot that has a driving mechanism in the form of a wheel and leg so that it can move from one place to another. One type of mobile robot includes balancing a two-wheeled robot and can balance itself to the surface of the earth. In this study, we will try to design a  model  of  balancing  robots  that  in  future  development  can  be  used  in  hospitals  by  medical  personnel  as  an environmentally friendly means of transportation. This is because medical personnel often have to be mobile in monitoring patients. Related to this, so that the model of balancing robot can be balanced, one type of controller is  used.  The  sensor  used  is  the  NI  myRIO  accelerometer  sensor  to  detect  angular  changes,  and  the  gyroscope sensor  to  detect  angular  velocity.  In  order  to  balance  the model  of  balancing  robot,  the  Proportional-Integral control method is used to adjust the speed of the DC direction of the rotating motor. Tuning Proportional- Integral control parameters is done by two methods, namely Ziegler-Nichols method and trial and error. The good tuning from Proportional Integral is the gain value K p = 5 and K i = 0.001.
Keywords: balancing robot, proporsional-integral, accelerometer, gyroscope.

## 1. Pendahuluan
Penelitian  dan  pengembangan  tentang  robot  telah berkembang dengan cepat. Pengembangan robot pada awalnya  dimulai  tahun  1940-an  ketika  Argonne National  Laboratories  di  Oak  Ridge,  Amerika, memperkenalkan  sebuah  mekanisme  robotik  yang diberi nama master-slave manipulator . Robot tersebut dipakai  untuk  menangani  material  radioaktif. Kemudian di tahun 1950-an, Unimation Incorporated memperkenalkan  produk  robot  komersial  pertama. Selanjutnya, pada pertengahan tahun 1960-an produk robot  dipakai  dalam  kegiatan  industri,  maka  muncul istilah industrial  robot dan  robot  manipulator. Dewasa  ini  definisi  robot  industri  sudah  bergeser
karena teknologi mobile robot sudah dipakai meluas sejak  awal  tahun  1980-an. Mobile  robot telah diaplikasikan  di  berbagai  bidang,  seperti  eksplorasi, pencarian  dan  penyelamatan,  penanganan  material dan  pendidikan  [1].  Selain  itu, mobile  robot dapat digunakan  sebagai  robot  utilitas,  misalnya  pada penggunaan robot untuk kebersihan [2], inspeksi [3], dan sarana transportasi di rumah sakit [4].
Bila  dibandingkan  dengan  jenis  robot  yang  lain, misalnya  robot  berkaki  memiliki  struktur  mekanika dan  dinamika  yang  lebih  rumit,  sedangkan mobile robot lebih  sederhana,  mudah  dirancang  dan  hemat energi [5]. Mobile robot diklasifikasikan menjadi dua berdasarkan lingkungan tempat robot tersebut bekerja
dan alat yang digunakan untuk bergerak. Berdasarkan lingkungan  tempat  robot  tersebut  bekerja, mobile robot terbagi menjadi empat macam, yaitu robot yang bekerja  di  atas  permukaan  tanah  ( land  robot ), contohnya robot udara atau Unmanned Aerial Vehicle (UAV), Autonomous  Underwater  Vehicles (AUVs), robot yang bekerja pada lingkungan kutub, dan robot yang  bekerja  pada  kondisi  permukaan  tanah. Sedangkan  berdasarkan  alat  yang  digunakan  untuk bergerak, mobile  robot terbagi  menjadi  robot berlengan (berkaki-lengan atau kaki yang menyerupai manusia ataupun hewan), dan robot beroda [6].
Salah  satu  contoh  penggunaan mobile  robot adalah balancing robot beroda dua yang dikembangkan oleh beberapa peneliti [7, 8]. Balancing robot beroda dua merupakan  robot  yang  mencoba  menyeimbangkan dua roda seolah-olah sebagai pendulum terbalik. Pada saat gaya diberikan kepada robot, maka robot menjadi miring.  Selanjutnya  motor  akan  memberikan  gaya perlawanan  yang  sesuai  sehingga  robot  tetap  dalam keadaan tegak. Tanpa adanya gaya yang sesuai, robot akan  jatuh  [9]. Balancing  robot juga  telah dikembangkan menjadi salah satu model transportasi yang  bernama  “ Segway” .  Dimana  harganya  relatif lebih  mahal  disbanding  sepeda  tetapi  memiliki kelebihan bentuk yang kecil dan compact.
Saat  ini  pengembangan  sarana  transportasi  yang ramah  lingkungan  digalakkan.  Misalnya  sarana sarana  transportasi  di  lingkungan  rumah  sakit  yang biasanya  menggunakan  sepeda  untuk  mengurangi rasa kelelahan tenaga medis dalam memeriksa/mengontrol  pasien  di  area  rumah  sakit yang luas. Akan tetapi, penggunaan sepeda memiliki keterbatasan diantaranya ukuran yang besar sehingga kurang  fleksibel  khususnya  bila  tenaga  medis  harus berjalan dari lantai yang satu ke lantai yang lain. Oleh sebab itu, penelitian ini akan melakukan perancangan model balancing  robot sebagai  tahap  awal pengembanagn  sarana  transportasi  tenaga  medis. Model balancing  robot ini  menggunakan  sensor gyroscope dan accelerometer sebagai inputnya. Dari sinyal  yang  diperoleh  kemudian  diproses  ke  sistem motor  DC  sebagai  aktuator  yang  diembedded  pada mikrokontroller NI myRIO.

## 2. Sistem Hardware Model Balancing Robot
Model balancing  robot yang  dirancang  merupakan salah  satu  konsep  pengembangan two  wheel  self- balancing  mobile  robot .  Prinsip  kerjanya  mirip dengan segway , sedangkan perbedaanya terletak pada tujuan  fungsionalnya.  Untuk  mencapai  tujuan tersebut, kegiatan penelitian diawali dengan membuat drawing  balancing  robot yang  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Adapaun  sistem  elektrik  model balancing  robot terdiri dari beberapa komponen elektronika, diantarnya  mikrokontroler  (NI  myRIO),  motor  DC, sumber  daya,  motor  driver,  ubec,  dan  sensor
gyroscope.  Beberapa  komponen  tersebut  disusun membentuk sebuah diagram desain hardware ( wiring ) model balancing  robot yang  ditunjukkan  pada Gambar  2.  Sedangkan  diagram  blok  sistem  model balancing robot ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 1. Desain model balancing robot
Keterangan :
1. Chassis atas
2. Chassis utama
3. Baterai
4. Dudukan motor DC
5. Motor DC
6. Roda
7. Dudukan gyroscope 8. NI myRIO 9. Sensor gyroscope 10. Tempat baterai belakang 11. Dudukan PmodDHBI
12. PmodHBI 13. Tempat baterai depan
Gambar 2. Diagram wiring model balancing robot.
3. Pemprograman Model Balancing Robot
S etelah rangkaian hardware selesai dibuat, dilakukanlah  pemograman  menggunakan  software LabVIEW 2015 for NI myRIO. Software LabVIEW berfungsi  sebagai  sebagai human  machine  interface (HMI).  Program  yang  dibuat  ditunjukkan  pada Gambar  4-8.  Gambar  4  menunjukkan front  panel model balancing  robot dimana  jalannya  program dimulai dari masuknya sinyal input berupa tegangan. Disini  terdapat  empat  sinyal  input  yang  masing- masing didiskripsikan sebagai angle filter , accelerometer,  gyroscope dan encoder ,  dimana masing-masing masuk pada pin analog Input .
Gambar 4. Front panel model balancing robot.
Gambar 5. Diagram blok complementary filter sensor accelerometer dengan sensor gyroscope.
Gambar  5  menunjukkan  pemrograman  untuk time loop  complementary  filter sensor accelerometer dengan  sensor gyroscope yang  digunakan  untuk pembacaan  sensor accelerometer dan gyroscope. Pembacaan  awal  yaitu  input  dari angle  filter , acceleromete r  dan gyroscope .  Adapun  analog  input sensor gyroscope terdapat  pada  pin  I2C  port  B  Ni myRIO.  Sensor accelerometer membaca  sudut  pada sumbu Z dan sensor gyroscope membaca sudut pada sumbu  X. Complementary  filter dibaca  pada  ikon angel filter . Pada ikon angel filter dapat menentukan nilai alpha dan filtered angel . Pada gambar tersebut, ditunjukkan shared  variable yang  berfungsi  sebagai transfer  dari while  loop A  ke while  loop B  yaitu filtered  angle dan angular  velocity (sumbu  X gyroscope ).
Gambar  7  menunjukkan time  loop kontrol  PWM motor  DC.  Blok  diagram  membaca  keluaran  dari motor  DC  yang  digunakan  pada balancing  robot .
Digital  output  pada time  loop ini  berfungsi  sebagai pengendali arah putaran motor DC.
Gambar 6 . Diagram blok kontrol PWM motor DC.
PWM  output  pada time  loop ini  memiliki  2  PWM output , dikarenakan ada 2 motor DC yang digerakkan. Adapun kontrol PID pada balancing robot terdapat di diagram blok ini.
Gambar 7. Diagram blok encoder.
Pada  NI  myRIO,  disetiap  port  A,  B,  dan  C  terdapat satu  input  yang  dapat  digunakan  sebagai input encoder.  Adapun  input  yang  digunakan  pada  port  A dan port B. Time loop encoder memiliki ikon shared variable yang  berfungsi  untuk  mentarnsfer  data  ke time  loop  kontrol  PWM  motor  DC  berupa encoder diference .    Selanjutnya,  secara  keseluruhan  diagram block  model balancing  robot ditunjukkan  pada Gambar 8.
Gambar 8. Diagram blok model balancing robot .

## 4. Hasil dan Pembahasan
Sistem kontrol model balancing robot menggunakan sistem  kontrol  PID.  Sistem  kontrol  PID  merupakan
kontroler  yang  dapat  membantu  menentukan  tingkat kepresisian  suatu  sistem  instrumentasi  dalam mencapai tujuan dengan karakteristik adanya umpan balik (feedback) pada sistem tesebut [10, 11]. Sistem kontrol  PID  terdiri  dari  tiga  buah  cara  pengaturan yaitu  kontrol Proportional (P), Derivative (D),  dan Integral (I). Dalam perancangan sistem kontroler PID yang perlu dilakukan adalah mengatur gain kontroler (K p , K i , dan K d ) agar tanggapan sinyal keluaran sistem terhadap  masukan  tertentu  sebagaimana  yang diinginkan.  Selanjutnya,  pengujian  model balancing robot dilakukan  pada  dua  perangkat  robot,  yaitu perangkat keras meliputi pengujian sensor accelerometer dan gyroscope, serta  perangkat  lunak yang  meliputi  pengujian  algoritma complementary filter dan tuning gain PID.

## Perangkat Keras
Pada board NI myRIO,  terdapat beberapa peripheral yang  umum  dapat  digunakan.  Diantaranya  adalah sensor accelerometer . Sensor accelerometer pada NI myRIO memerlukan kalibrasi agar mendapatkan hasil auto zero . Pengujian sensor accelerometer dilakukan dengan  cara  membandingkan  keluarannya  yang berupa  sudut  kemiringan  terhadap  busur  derajat. Sumbu  yang  digunakan  pada  percobaan  ini  adalah sumbu Z. Hal ini karena penempatan NI myRIO pada posisi  berdiri.  Untuk  mendapatkan  nilai  sumbu  Z, maka  dapat  dicari  dengan  menggunakan  Persamaan (1). Adapun kemampuan sensor accelerometer dalam membaca  sudut  kemiringan  mempunyai  jangkauan kerja  sebesar  45 ° dan  -45°.  Dikarenakan balancing robot membutuhkan  pembacaan  sudut  kemiringan sekitar  20 0 sampai  -20 0 ,  maka  pengujian  sudut kemiringan  sensor accelerometer dilakukan  pada jangkauan -90 0 sampai 90 0 dengan kelipatan 10. Data hasil  pengukuran  yang  dilakukan  ditunjukkan  pada Tabel 1.
𝑺𝒖𝒎𝒃𝒖 𝒁 = ( 𝟏𝟖𝟎 𝝅 × 𝒂𝒓𝒄𝒕𝒂𝒏 𝟐(𝒚, 𝒛) + 𝝅) − 𝟐𝟕𝟎 𝟗𝟎 × 𝟏𝟓𝟕 − 𝒐𝒇𝒇𝒔𝒆𝒕 (1)
dimana sumbu Z adalah nilai keluaran dari sumbu z, untuk o ffset yang dimaksud adalah nilai offset sensor, dan y serta z menunjukkan sumbu y dan z.
Berdasarkan  Tabel  1  diperoleh  data  bahwa  sensor accelerometer pada  NI  myRIO  masih  terdapat kesalahan  (error).  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh beberapa faktor, diantaranya adalah proses pengukuran  dari  busur  dan accelerometer yang kurang  tepat,  pembulatan  dalam  pemograman,  dan noise yang  dihasilkan  oleh  sensor accelerometer itu sendiri.  Beberapa  nilai  sudut  kemiringan  yang dideteksi  oleh  sensor accelerometer ditampilkan dalam  bentuk  grafik  dengan  waktu  tunggu  10  ms. Adapun  sudut  kemiringan  yang  ditampilkan  pada grafik  bernilai  0 ° ,  45 ° ,  dan  -45 ° .  Grafik  pengujian sudut sensor accelerometer ditunjukkan pada Gambar 9.
Tabel  1 .  Hasil  pengukuran  kemiringan  sudut  sensor accelerometer.
No.  Busur Derajat Sudut Sensor Accelerometer 1 -90 ° -152.7 ° 2 -80 ° -117.4 ° 3 -70 ° -97.6 ° 4 -60 ° -66.5 ° 5 -50 ° -53.6 ° 6 -40 ° -46.5 ° 7 -30 ° -32.4 ° 8 -20 ° -12.2 ° 9 -10 ° -9.4 ° 10 0 ° 0.8 ° 11 10 ° 11.2 ° 12 20 ° 21.3 ° 13 30 ° 36.2 ° 14 40 ° 44.1 ° 15 50 ° 53.5 ° 16 60 ° 64.2 ° 17 70 ° 97.2 o 18 80 ° 121.6 ° 19 90 ° 142.5 ° (a) (b) (c)
Gambar 9. Grafik sensor accelerometer mendeteksi sudut kemiringan (a) 0 ° ; (b) 45 ° ; (c) -45 °
P engujian dilakukan menggunakan sensor gyroscope untuk  melihat  kecepatan  sudut  yang  dideskripsikan dalam bentuk grafik. Hasil pengujian ditunjukan pada Gambar 10 dimana menggunakan waktu tunggu 100 ms.  Sumbu  yang  digunakan  pada  sensor gyroscope yaitu  pada  sumbu  X.  Hal  ini  dikarenakan  sensor gyroscope  yang  dipasang  pada balancing  robot ditempatkan  pada  sumbu  X.  Gambar  10  (a) menunjukan grafik angle rate sensor gyroscope dalam kedaan  diam  atau  tidak  melakukan  rotasi,  sehingga kecepatan  rotasi  pada  sensor gyroscope adalah  0. Akan tetapi, sinyal yang dihasilkan mempunyai nilai yang berubah-ubah, seharusnya jika sensor gyroscope dalam keadaan diam, keluarannya akan sama dengan nilai offset- nya. Hal ini dikarenakan sensor gyroscope mempunyai  nilai  bias.  Gambar  10  (b)  menunjukan grafik angle  rate sensor gyroscope ketika  diberi rotasi. Pada saat grafik menurun menunjukkan bahwa sensor gyroscope berotasi  searah  jarum  jam  yang ditandai  dengan  mengecilnya  nilai  keluaran  sensor gyroscope .  Sedangkan  pada  saat  grafik  menaik menunjukkan  bahwa  sensor gyroscope berotasi berlawanan  arah  jarum  jam  yang  ditandai  dengan membesarnya nilai keluaran sensor gyroscope .
(a)
(b)
Gambar 10. Angle rate sensor gyroscope ketika (a) Diam, (b) Berotasi

## Perangkat Lunak
Selanjutnya pengujian terhadap algoritma complementary  filter dilakukan.  Pengujian  ini bertujuan  untuk  melihat  respon  keluaran  sudut kemiringan accelerometer, kecepatan sudut gyroscope  dan  hasil  penggabungan  ( fusion )  kedua sensor tersebut. Berdasarkan pengujian complementary  filter ,  maka  penentuan  nilai time constant ( 𝜏 )  dengan  beberapa  variasi  dan  pengaruh penentuan koefision filter dilakukan. Penentukan nilai
time  constant ( 𝜏 )  pada  koefisien  filter  dilakukan dengan menggunakan waktu sampling (dt) sebesar 10 ms.  Pada  saat  berotasi,  beberapa  variasi  nilai time constant yang  akan  dilakukan  saat  pengujian  adalah 5;  1;  0,3;  dan  0,01.  Beberapa  grafik  yang menunjukkan  adanya  varisi time  constant pada  saat model balancing  robot berotasi  ditunjukkan  pada Gambar  11.  Berdasarkan  grafik  tersebut,  diperoleh hasil nilai koefisien filter 0,997 pada time constant ( 𝜏 ) 0,3  detik.  Sinyal  keluaran complementary  filter ini memiliki  hasil  yang  stabil  dibandingkan  dengan complementary  filter sebelumnya.  Oleh  sebab  itu, maka  nilai time  constant yang  digunakan  untuk aplikasi balancing robot adalah 0,3 detik.
(a)
(b)
(c)
(d)
Gambar 11. Pengujian time constant ( 𝜏 ) untuk (a) 5; (b) 1; (c) 0,01; dan (d) 0,3
Tahap berikutnya adalah pengujian tunning gain PID pada  model balancing  robot yang  dilakukan  dengan dua  metode,  yaitu  metode Ziegler-Nichols dan trial and error. Pada penelitian ini, model balancing robot didekati berdasarkan inverted pendulum [12]. Adapun hasil  parameter  CoG  model balancing  robot ditunjukkan pada Gambar 12 dan Tabel 2.
Gambar 12. CoG balancing robot Tabel 2 . Parameter pengujian CoG
Parameter Simbol Nilai Massa Balancing robot m 0,739 kg Panjang Balancing robot l 0,053 m Gaya Gesekan b 0,1 N/m/s Konstanta Gravitasi g 9,81 Momen Inersia Robot I 0,00069 kgm 2
Pada sistem kontrol PID, berdasarkan metode Ziegler- Nichols ,  diperoleh  nilai  K u =  100  dan  T u =  0,19, sehingga didapat gain proportional integral yaitu K p = 45 dan K i = 59,94. Berdasarkan pengujian nilai gain tersebut,  model balancing  robot sering  berosilasi. Oleh  sebab  itu,  nilai  gain  ini  tidak  dipilih  untuk diaplikasikan pada kontroler yang digunakan. Adapun pengujian  menggunakan  metode trial  and  error dilakukan  dengan  mengubah  nilai  konstanta  K p dan T i , kemudian melihat respon sistem model balancing robot atas  sudut  kemiringan  yang  ditampilkan. Pengujian konstanta K p menggunakan tiga buah nilai
yaitu  5;  10;  dan  15.  Sedangkan  nilai  konstanta  T i menggunakan dua buah nilai 0,001 dan 0,002.  Hasil pengujian  metode  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  13. Berdasarkan perbandingan grafik respon sistem pada model balancing robot atas nilai konstanta K p dan T i dengan  menggunakan  pengamatan  visual,  maka respon  sistem  yang  terbaik  ditunjukan  pada  Gambar 13 (a) dengan nilai gain K p = 5 dan T i = 0,001. (a) (b) (c) (d) (e)
(f)
Gambar 13 . Respon sistem pada balancing robot untuk nilai gain (a) K p = 5 dan T i = 0,001; (b) K p = 10 dan T i = 0,001; (c) K p = 15 dan T i = 0,001; (d) K p = 5 dan T i = 0,002; (e) K p = 10 dan T i = 0,002; (f) K p = 15 dan T i = 0,002.

## 5. Kesimpulan
Artikel  ini  menyampaikan  hasil  penelitian  tentang model balancing  robot yang  kedepannya  akan dikembangkan sebagai model alat transportasi ramah lingkungan untuk tenaga medis di lingkungan rumah sakit.  Berdasarkan conceptual  design ,  model balancing  robot didesain dengan  konfigurasi  dasar menggunakan dua roda, posisi mikrokontroller tegak, dan beban  yang dibawa oleh  model balancing robot diletakkan di bagian atas. Berdasarkan pemprograman  menggunakan  LabVIEW  2015, diagram  blok model balancing  robot telah  dibuat. Untuk  kontrol  loop complementary  filter diperoleh nilai time constant (τ) = 0,3 dan nilai koefision filter sebesar  0,997.  Adapun  model balancing  robot menggunakan  dua  buah  motor  DC  yang  dikontrol menggunakan kontrol PI . Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode Ziegler-Nichols dan trial and error , maka didapatkan nilai gain kontrol PI yang optimal adalah K p = 5 dan K i = 0,001.

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  didukung  dengan  dana  dari  Fakultas Teknik  Universitas  Diponegoro  melalui  hibah Penelitian Dasar Tahun 2018.

## Daftar Pustaka
[1] fRonald Ping  M.C.,  Karl  A.  Stol,  C.  Roger Halkyard.  2013,  “Review  of  modelling  and control of two-wheeled robots.” Annual Reviews in Control , Elsevier , Vol. 37 (1), 89-103.
[2] Palacin  J.,  PallejaT.,  Valganon  I.,  Pernia  R., Roca J. 2005, “Measuring coverage performances  of  a  floor  cleaning  mobile  robot using  a  vision  system.”  In:  Proceedings  of  the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 4236–4241.
[3] Seung-Nam Y., Jae-Ho J.,  Chang-Soo H. 2007, “Auto inspection system using a mobile robot for detecting  concrete  cracks  in  a  tunnel.”
Automation  in  Construction , Elsevier ,  Vol.  16 (3), 255–261.
[4] Evans  J.M.  1998,  “HelpMate:  anautonomous mobile  robot  courier  for  hospital.”  in: Proceedings of IROS'98, 1695–1700.
[5] Krzystof  J.  Kalinski,  Michal  Mazur.  2016, “Optimal  control  of  2-wheeled  mobile  robot  at energy performance index.” Mechanical Systems and  Signal  Processing,  Elsevier ,  Vol.    70-71, 373-386.
[6] Tengku M., Darlis H., Abdul M. 2017, “Remote control  komunikasi  robot  berbasis  pergerakan tangan  pada  smartphone  menggunakan  metode logika fuzzy.” Jurnal Inspirasi, Vol. 7, 52-59.
[7] Sangtae  K., Jungmin  S., SangJoo  K.  2011, Development  of  a  two-wheeled  mobile  tilting and  balancing  (MTB)  robot. Proc  of  2011  11 th
International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS), 1–6.
[8] Xiaogang R., Jing C., 2010. On-line NNAC for a balancing  two-wheeled  robot  using  feedback- error-learning on the Neurophysiological mechanism. Journal  of  Computers ,  Vol  6  (3), 489-496.
[9] C. Gonzalez, I. Alvarado, D. Munoz L.P. 2017, “Low  cost  two-wheels  self  balancing  robot  for control education.” IFAC-PapersOnLine, Elsevier, Vol. 50 (1), 9174-9179.
[10] Shandy  H.T,  Rusdhianto  E,  M.  Rameli.  2012, Perancangan  dan  implementasi  kontroler  PID untuk  pengendalian  tegangan  pada  generator set.” Jurnal Teknik ITS , Vol. 1, 2301-9271.
[11] Ahmad  N.  K.  N.,  Mohd.  A.    A.,  Riduwan  G., Nasrul  S.  P.  2011,  Performance  comparison between  fuzzy  logic  controller  (FLC)  and  PID controller  for  a  highly  nonlinear  two-wheels balancing  robot. Proc.  of  First  international conference  on  informatics  and  computational intelligence (ICI) , 176–181.
[12] Y. Kim, S.H. Kim, Y.K. Kwak. 2006, Improving driving  ability  for  a  two-wheeled  inverted- pendulum-type autonomous vehicle. Proc. of the Institution  of  Mechanical  Engineers,  Part  D: Journal of Automobile Engineering, 165–175.