## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 3, Tahun 2023, pp. 681-690 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i3.47080

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received May 17, 2022 Accepted May 13, 2023 Available online October 25, 2023
Kata Kunci: Stabilizer, kamera, 3-axis, STorM32, PID.
Keywords: Stabilizer, camera, 3-axis, STorM32, PID.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Stabilisasi  Orientasi  Kamera  3-Axis  Berbasis  Pengendali  PID untuk Fabrikasi Gimbal Ekonomis dan Praktis
Ignatius Joddy Pratama Wibowo 1 *, Gunawan Dewantoro 2 , Deddy Susilo 3
1,2,3 Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia

## A B S T R A K
Gimbal atau stabilizer menjadi salah satu bagian penting dalam berkembangnya dunia  videografi  yang  mengendalikan  gerakan  kamera  pada  sumbu  x,  y,  dan  z untuk menjaga orientasi kamera. Namun gimbal komersial yang memiliki respon stabilisasi tinggi masih tergolong mahal untuk hobbyist. Untuk itulah, penelitian ini  mengembangkan  gimbal  yang  praktis  dan  ekonomis  menggunakan  modul Inertial  Measurement  Unit  (IMU)  yang  terdiri  dari  sensor  accelerometer  dan gyroscope. Kedua sensor tersebut dikombinasikan menjadi complementary filter sehingga  mampu  mengukur  sudut  baik  ketika  gimbal  dalam  keadaan  diam maupun  bergerak.  Motor  DC  brushless  dipasang  pada  tiap  sumbu,  yang  apabila ketiga  sumbu  tersebut  ditarik  garis  lurus  maka  akan  berpotongan  pada  sebuah titik  di  mana  kamera  akan  diletakkan.  Stabilizer  ini  dikendalikan  dengan software STorM32 yang terkoneksi dengan 3 motor DC brushless yang memiliki fungsi pitch, roll, dan yaw serta sensor IMU MPU6050 untuk menunjang kinerja maksimal  dari  stabilizer.  Penalaan  parameter  PID  serta  pengaturan  kestabilan dan redaman telah menghasilkan keseimbangan pada stabilizer secara maksimal. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  stabilizer  mampu  mengkompensasi  sudut yaw 5,52 o selama 3,57 detik. Dengan rangka yang ergonomis, pengambilan video menggunakan stabilizer ini menjadi lebih baik dan stabil.

## A B S T R A C T
One of the most important parts in the development of videography is a stabilizer which is a motion-controlling device that can move the camera around the x, y, and z-axis to keep the camera orientation unchanged. However, commercial stabilizers with high stabilization response are still expensive for hobbyist. Therefore, this study develops a practical and economical  gimbal  by  using  an  inertial  measurement  unit  (IMU)  module,  which  consists  of  an  accelerometer  and gyroscope. The combination of the two sensors is employed to measure the angle of the stabilizer while the stabilizer is in idle  or  moving.  Brushless  DC  motor  is  mounted  on  each  axis  of  the  stabilizer.  These  axes  will  intersect  to  one  point  if drawn straight in which the camera is placed. This stabilizer is controlled by software named StorM32 that is connected to three brushless DC motors that drive the pitch, roll, yaw motions, and IMU MPU6050 sensor to support the maximum performance  of  the  stabilizer.  The  tuning  of  PID  parameters,  and  the  adjustment  of  damping  and  stability  make  the stabilizer yields a maximum balance. The results show that the stabilizer is able to compensate yaw angle of 5.52o in 3.57 seconds. Equipped with an ergonomic frame, the stabilizer helps user to be able to take video in more stable motion.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  videografi  yang  semakin  maju  memaksa  kemajuan  teknologi  kamera  dan  perangkat pendukungnya.  Gimbal  atau stabilizer menjadi  salah  satu  hal  yang  lazim  didengar. Stabilizer sendiri merupakan  alat  yang  bisa  mengubah  sudut  sebuah  kamera  pada  sumbu  tertentu  dengan  tujuan mempertahankan  orientasi  kamera (R.  Hidayat  et  al.,  2014;  Kim  et  al.,  2016) .  Sehingga,  sudut  pandang kamera  dapat  dipertahankan  pada  arah  tertentu  meskipun  tangan  yang  memegang  kamera  bergerak. Stabilizer sering  dipakai  pada  sistem  kamera  Pan-Tilt-Zoom  (PTZ)  yang  memiliki  gerakan  dengan  3 derajat kebebasan (Sayed et al., 2022; Sinha, 2021; Zhou et al., 2020) . Pan adalah gerakan kamera pada sumbu yaw , sementara tilt adalah gerakan kamera baik pada sumbu roll maupun pitch , sedangkan zoom merupakan  pengaturan  pembesaran  atau  pengecilan  gambar  pada  kamera.  Sudut  pada  gimbal  dapat diukur oleh sensor Inertial Measurement Unit (IMU) yang terdiri dari accelerometer dan gyroscope (Chen et al., 2022; Mudarris & Zain, 2020; Rafiq et al., 2020) . Sensor accelerometer mampu mengukur kecepatan suatu  objek  atau  benda,  sedangkan  sensor gyroscope digunakan  untuk  menghitung  sudut  objek  saat bergerak.  Agar  dapat  mengukur  sudut  gimbal  kamera  baik  saat  diam  maupun  bergerak,  maka digunakanlah complementary  filter yang  menggabungkan  kemampuan accelerometer dan gyroscope (Erfianto & Rizal, 2022; Noordin et al., 2018; Setiawan et al., 2021) . Stabilizer menggunakan motor servo
berupa motor DC brushless sebagai aktuator. Motor DC brushless dipasang pada tiap sumbu, yang apabila ketiga sumbu tersebut ditarik garis lurus maka akan berpotongan pada sebuah titik di mana kamera akan diletakkan (Hazari  et  al.,  2014;  Wicaksono  &  Rusimamto,  2020) . Stabilizer ini  dikendalikan  dengan software STorM32 yang terkoneksi dengan 3 motor DC brushless yang memiliki fungsi pitch , roll , dan yaw serta  sensor  IMU  MPU6050  untuk  menunjang  kinerja  maksimal  dari stabilizer (Hidayath  et  al.,  2022; Rosa-Vidal et al., 2022) . Beberapa penelitian terkait telah dilakukan untuk mengendalikan gerak gimbal. Self-tuning PID menggunakan kendali fuzzy digunakan untuk stabilisasi sistem gimbal 2-axis (Abdo et al., 2014; Ahmad et al., 2021; Danh, 2021) . Sistem yang sama juga telah diterapkan untuk stabilisasi gimbal pada  aplikasi  pencegah  rudal  dan  juga  kamera  drone (Byun  &  Cho,  2016;  Kim  et  al.,  2016;  Kumar  & Anitha,  2021) .  Namun,  penelitian  tersebut  melakukan  verifikasi  yang  terbatas  pada  simulasi  berbasis software. Sedangkan beberapa penelitian yang lainnya telah melakukan implementasi pada sistem gimbal yang  riil,  namun  terbatas  pada  stabilisasi  1-axis (Ahi  &  Nobakhti,  2018;  Ban  et  al.,  2022; Manmathakrishnan & Pannerselvam, 2019) maupun 2-axis. Sementara itu pertimbangan penting lainnya adalah  terkait  dengan  desain  gimbal,  terutama  bagian  handle  yang  menjadi  perhatian  utama  para penggunanya. Untuk perlu perlu inovasi desain untuk meningkatkan kepuasan dan pengalaman pengguna (Duan et al., 2021; Lee et al., 2020; Meng, 2022; Nguyen & Nguyen, 2019) . Berdasarkan permasalahan di atas, dirancanglah gimbal yang praktis, ekonomis, dan dapat digunakan dalam aplikasi nyata. Gimbal ini dapat  membantu  para  videografer  saat  merekam  gambar  karena  gimbal  ini  memiliki  3  axis  untuk menambah kualitas pergerakan gimbal, sehingga dalam pengambilan video dapat mencegah blur akibat goyangan tangan.

## 2. METODE
Penelitian    ini  merupakan research and  development (RnD)  yakni  melakukan    penelitian    dan pengembangan      sistem      perangkat  keras  dan  lunak  secara  simultan  hingga      menghasilkan  kesatuan sistem  yang  berfungsi  sesuai  dengan  spesifikasi.  Metode  dimulai  dengan  identifikasi  permasalahan, menentukan  tujuan  penelitian  dan  spesifikasi  alat,  perancangan  sistem,  evaluasi  unjuk  kerja  dan simpulan.  Pada  penelitian      ini,      identifikasi      permasalahan      didapatkan  melalui    studi    literatur  dan observasi  lapangan  khususnya  di  kalangan hobbyist videografi.  Tujuan  penelitian  dan  spesifikasi  alat dirumuskan  secara  kuantitatif  sebagai  acuan  pelaksanaan  penelitian.  Perancangan  yang  dilaksanakan meliputi  desain  mekanik,  elektrik,  dan  perangkat  lunak  untuk  menerjemahkan  spesifikasi  alat  menjadi sebuah cetak biru. Evaluasi unjuk kerja yang dilakukan meliputi asesmen terhadap pengaturan parameter, penalaan PID, dan juga kemampuan gimbal untuk mengkompensasi deviasi sudut pada tiap sumbu. Pada tahap  analisis,  seluruh  hasil  pengujian  akan  memberikan  simpulan  yang  menunjukkan  tercapai  atau tidaknya tujuan penelitian ini.

## Perancangan Sistem
Input dari sistem ini berasal dari modul MPU6050  berupa sudut yang terukur pada tiap sumbu dan  kemudian  akan  diproses  oleh  modul  STorM32  yang  terintegrasi  dengan  sistem  EPROM  sebagai mikrokontroler  untuk  menjalankan  perintah.  Hasil  pemrosesan  mikrokontroler  akan  digunakan  untuk memutar motor DC brushless sebagai aktuator alat, untuk mempertahankan arah hadap kamera perekam. Pada  penelitian  ini,  kamera action  cam digunakan  sebagai  objek  yang  diletakkan  pada  gimbal  yang dirancang. Diagram blok yang akan dirancang dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Diagram Blok Perancangan
Ketika stabilizer dihidupkan, alat akan bererak menuju set point yang telah ditentukan. Lalu alat akan membaca posisi pitch , raw, dan yaw . Apabila posisi sudah sama dengan set point maka motor servo
akan  tetap  diam,  jika  tidak  sama  dengan  set  point  maka  akan  membaca  lagi  apakah  lebih  besar  dari setpoint atau  tidak. Jika posisi lebih  besar dari set point, maka motor akan bergerak searah  jarum  jam. Namun  jika  lebih  kecil  dari  setpoint  maka  motor  akan  bergerak  berlawanan  arah  jarum  jam.  Setelah semua selesai maka motor akan diam. Diagram alir sistem akan ditunjukkan pada Gambar 2 .
Gambar 2. Diagram Alir Perancangan

## Mekanik
Desain  mekanik  dari  alat  terbagi  menjadi  2  bagian,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  3 . Terlihat  desain  3  (tiga)  dimensi  dari  casing  gimbal  yang  berbahan  dasar  alumunium.  Sedangkan  pada Gambar 4 , gimbal ini menggunakan 2 handle yang dapat dipegang dengan dua tangan sehingga dapat lebih mudah dioperasikan daripada menggunakan 1 handle . Hal ini juga dapat mempermudah proses kalibrasi saat  menentukan  set  point  pada  kamera.  Setiap  motor  dipasang  pada casing agar  dapat  menggerakkan kamera  menurut  sumbu pitch , roll ,  dan yaw . Gambar  5 menunjukkan  realisasi  alat  setelah  keseluruhan komponen dirangkai.
Gambar 3. Desain 3 Dimensi Casing Stabilizer YAW ROLL PITCH YAW ROLL PITCH YAW ROLL
Gambar 4. Desain Media Pendukung
Gambar 5. Realisasi Alat
Elektrik
Sistem  dikendalikan  menggunakan  kontroler  yaitu  STorM32  yang  ditunjukkan Gambar  6 . STorM32 merupakan kontroler motor brushless dengan kualitas tinggi yang menawarkan sifat stabilisasi di tingkat 32-bit. Catu daya yang dibutuhkan STorM32 sebesar 9 - 15 V dan menggunakan arus maksimal 1,5 A. Penelitian ini mengunakan motor brushless DC ( Gambar 7 ) yang selain dikarenakan torsinya yang lebih  besar,  putaran  motor  lebih  halus  sehingga  tidak  menimbulkan  suara  bising  sehingga  tidak mengganggu kualitas suara saat pengambilan video.

## Gambar 6. Board STorM32 BGC

## Gambar 7. Motor DC Brushless
Sensor yang digunakan dalan penelitian ini adalah modul MPU-605, seperti ditunjukkan Gambar 8 .  Modul  ini  terdiri  dari  dua  sensor  di  dalamnya  yaitu, accelerometer dan gyroscope yang  merupakan micro-electromechanical system (MEMS) dan sudah terintegrasi dalam sebuah chip (lai Guo, C. et al., 2019; Sakharwade & Nagpal, 2019) . Modul ini memiliki 16 pin analog yang menghasilkan data mentah dan perlu
dikonversi untuk menentukan sudut yang akurat. Nilai dari sudut masing-masing sumbu x , y , dan z yang dihasilkan modul MPU-605 dapat dibaca secara simultan sehingga dapat menghemat waktu.
Gambar 8. Sensor MPU-6050

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Tabel 1 menunjukkan setelan default baik untuk stabilitas maupun peredaman ( damping ) pada gerakan pitch , roll , dan yaw pada pengujian alat dengan menggunakan software STorM32.
Tabel 1. Setelan Default Software
Kategori Nilai Pitch Damping 5 Roll Damping 5 Yaw Damping 5 Pitch Stability 2 Roll Stability 2 Yaw Stability 5
Terlihat pada Tabel 1 bahwa pada menu damping semua nilai di angka 5, sedangkan pada menu stability khusus  pada  bagian yaw memiliki  nilai  5  dikarenakan  untuk  menopang  berat  kamera  yang dipengaruhi  oleh  gaya  gravitasi. Gambar  9 menunjukkan  grafik  alat  sebelum  simulasi  dijalankan,  dan Tabel 2 menunjukkan keterangan dari display software-nya.
Gambar 9. Grafik Alat Ketika Sebelum Disimulasikan
Tabel 2. Keterangan Display Software
No. Keterangan 1 Sudut kamera saat ini dalam pitch , roll , dan yaw
2 Tombol mulai dan berhenti 3 Clear : Menghapus dan mengatur ulang data display Save : Menyimpan data dalam bentuk file
Rec : Perekaman langsung data display 4 Grafik vektor gravitasi 5 Rentang sudut pitch , roll , dan yaw
6
Grafik sudut kamera pitch , roll
, dan yaw 7
Grafik sudut gimbal pitch, roll, dan yaw
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
12
No. Keterangan 8 Checklist grafik sudut kamera yang akan dipilih 9 Checklist grafik sudut gimbal pitch, roll, dan yaw
10 Status Baterai 11 Jumlah error saat software dijalankan
12
Status sensor
Ketika nilai pada menu damping ditambahkan pada masing-masing nilai pitch , roll , dan yaw tetapi tetap  mempertahankan  nilai stability sesuai  dengan  nilai  default,  maka  didapatkan  nilai  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 3 . Gambar 10 menunjukkan grafik alat ketika sedang disimulasikan.
Tabel 3. Penambahan Nilai Damping pada Software
Kategori Nilai Pitch Damping 40 Roll Damping 37 Yaw Damping 37 Pitch Stability 2 Roll Stability 2 Yaw Stability 5
Gambar 10. Grafik Alat Ketika Penambahan Nilai Damping dan Sedang Disimulasikan
Ketika nilai pada menu stability ditambahkan pada masing-masing nilai pitch , roll , dan yaw tetapi tetap mempertahankan nilai damping sesuai dengan nilai setalah default seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4 . Gambar 11 menunjukkan grafik alat ketika sedang disimulasikan.
Tabel 4. Penambahan Nilai Stability pada Software
Kategori Nilai Pitch Damping 5 Roll Damping 5 Yaw Damping 5 Pitch Stability 79 Roll Stability 85 Yaw Stability
91
Setelah didapatkan nilai peredaman dan stabilitas yang cukup stabil, penulis menentukan nilai Kp , Ki ,  dan Kd agar  alat  berkerja  semakin  maksimal.  Metode  yang  digunakan  adalah trial-and-error dengan memasukkan nilai Kp , Ki , dan Kd pada menu pitch , roll , dan yaw .
Tabel 5. Pengujian Awal Nilai Kp , Ki , Kd
Kategori Nilai Kp Nilai Ki Nilai Kd Pitch 24,10 23,20 22,40 Roll 1270,0 1550,0 100,0 Yaw 0,62 0,665 0,04
Pada Tabel 5 , penulis mencoba mencari nlai Kp , Ki , dan Kd secara acak. Ketika alat simulasikan, alat mengalami guncangan yang besar dan alat menjadi tidak stabil. Gambar 12 menunjukkan grafik yang ditimbulkan sangat pemasangan nilai awal.
Gambar 12. Grafik Penentuan Nilai Awal Kp , Ki , dan Kd .
Setelah melakukan beberapa kali pengujian dengan metode trial and error dengan memasukkan nilai Kp , Ki , dan Kd pada menu pitch , roll , dan yaw maka ditemukan setelan terbaik pada Tabel 6 . Sehingga grafik yang ditunjukkan pada Gambar 13 alat bekerja dengan baik dan stabil.
Tabel 6. Setelan Terbaik Nilai Kp , Ki , Kd
Kategori Nilai Kp Nilai Ki Nilai Kd Pitch 1,40 1,40 1,40 Roll 100,0 100,0 100,0 Yaw 0,04 0,04 0,04
Gambar 13. Grafik nilai akhir Kp, Ki, dan Kd.

## Pembahasan
Saat  melakukan  serangkaian  pengujian  sistem,  penulis  secara  intensif  mengoptimalkan parameter kontrol PID untuk mencapai respons yang optimal. Tahap awal mencakup peningkatan nilai Kp dengan tujuan merespons dengan cepat terhadap perubahan set point. Setelah berhasil menentukan nilai Kp yang memadai, penulis melanjutkan ke tahap pengaturan nilai Ki untuk mempercepat pergerakan alat
menuju  set  point.  Meskipun  demikian,  peningkatan  terus-menerus  pada  nilai  Ki  diidentifikasi  sebagai penyebab munculnya overshoot dalam sistem. Proses selanjutnya melibatkan penyesuaian nilai Kd secara hati-hati,  dengan  harapan  dapat  meredam  overshoot  dan  mendekati  set  point  secara  optimal.  Penulis menyadari  bahwa  peningkatan  berlebihan  pada  nilai  Kd  dapat  mengakibatkan  ketidakstabilan  sistem, sehingga  penyesuaian  dilakukan  secara  bertahap.  Selama  tahap  ini,  penulis  juga  mengevaluasi  kembali nilai  Kp,  menguranginya  untuk  meminimalkan  overshoot,  dan  menyelaraskan  kembali  respons  sistem. Dalam perjalanan uji coba trial-and-error yang dilakukan oleh penulis, hasilnya mengungkap bahwa nilai proporsional  (P)  memberikan  respons  sebanding  dengan  nilai  error.  Sementara  itu,  nilai  integral  (I) memperhitungkan besar dan durasi error, meningkat seiring berjalannya waktu. Nilai I, sebagai hasil dari penjumlahan error dalam rentang waktu tertentu, dikalikan dengan gain Ki untuk menghasilkan keluaran nilai I yang memainkan peran kunci dalam pengendalian sistem. Nilai derivatif (D), dengan sifatnya yang bersifat  antisipatif,  membantu  meramal  keluaran  sistem  dan  memperbaiki  settling  time  serta  stabilitas sistem.  Penyesuaian  nilai  Kd  dilakukan  secara  perlahan  untuk  memastikan  bahwa  overshoot  dapat ditekan  seminimal  mungkin,  mendekati  set  point  dengan  presisi,  dan  menjaga  stabilitas  sistem  dalam jangka panjang.  Keseluruhan proses ini mencerminkan dedikasi penulis  dalam mencapai keseimbangan yang  optimal  antara  respons  sistem  yang  cepat,  minimnya  overshoot,  dan  stabilitas  keseluruhan sistem (Aniekan et al., 2016; D. Hidayat, 2017) . Setelah mendapatkan titik stabil pada pengujian Kp , Ki , Kd , penulis melakukan pengujian nilai Kp , Ki , Kd terhadap  waktu.  Dikarenakan  dalam  pengambilan  video  sudut yaw lebih  dominan  dipakai  untuk memperhalus peralihan keadaan, maka sudut yaw memiliki waktu  yang lebih  lama untuk mencapai set point.  Sedangkan  pada  sudut pitch dan roll membutuhkan  waktu  yang  lebih  singkat  karena  hanya berfokus  untuk  meredam  guncangan.  Ketika  gimbal  pada  sudut yaw digerakkan  sebesar  5,52 o membutuhkan waktu 3,57 detik untuk mencapai set point terlihat gimbal sudah mencapai set point. Dari pengujian  ini  terlihat  bahwa  waktu  gimbal  untuk  mencapai  set  point  sudah  cukup  stabil  dan  baik sehingga,  pengurangan  guncangan  pada  saat  pengambilan  video  menjadi  lebih  efektif.  Sehingga,  hasil penelitian ini mampu memperbaiki kinerja gimbal 2 axis yang sudah dibuat (Kurbanov & Litvinov, 2020; Rajesh & Ananda, 2015) .

## 4. SIMPULAN
Alat  ini  telah  diuji  dan  dapat  bekerja  dengan  baik.  Penambahan  nilai  damping  membuat  alat semakin  responsif  melawan  guncangan  tetapi  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.  Sedangkan, penambahan  nilai stability membuat  alat  tidak  peka  terhadap  guncangan  tetapi  memiliki  waktu  yang cepat  untuk  menstabilkan  diri.  Setelah  didapat  nilai  terbaik  maka  diimplementasikan  pada  alat  dengan software  STorM32.  Dalam  pengambilan  video  sudut yaw lebih  dominan  dipakai  untuk  memperhalus peralihan keadaan, maka sudut yaw memiliki waktu yang lebih lama untuk mencapai set point. Sedangkan pada sudut pitch dan roll membutuhkan waktu yang lebih singkat karena hanya berfokus untuk meredam guncangan. Ketika gimbal pada sudut yaw digerakkan sebesar 5,52 o dibutuhkan waktu 3,57 detik untuk mencapai  set  point.  Hal  ini  membuktikan stabilizer sudah  stabil  untuk  meredam  guncangan  saat pengambilan video.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abdo, M. M., Vali, A. R., Toloei, A. R., & Arvan, M. R. (2014). Stabilization loop of a two axes gimbal system using  self-tuning  PID  type  fuzzy  controller. ISA  Transactions , 53 (2),  591 – 602. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2013.12.008.
Ahi, B., & Nobakhti, A. (2018). Hardware implementation of an ADRC controller on a gimbal mechanism.
IEEE Transactions on Control Systems Technology , 26 (6), 2268 – 2275. https://doi.org/10.1109/TCST.2017.2746059. Ahmad,  M.  H.,  Osman,  K.,  Zakeri,  M.  F.  M.,  &  Samsudin,  S.  I.  (2021).  Mathematical  modelling  and  PID controller  design  for  two  DOF  gimbal  system. IEEE  17th  International  Colloquium  on  Signal Processing & Its Applications (CSPA) . https://doi.org/10.1109/CSPA52141.2021.9377274. Aniekan,  I.,  Ikechukwu,  O.,  &  Paul,  S.  (2016).  Comparative  analysis  of  a  PID  controller  using  Ziegler- Nichols  and  Auto  Tuning  Method. International  Academic  Institute  for  Science  and  Technology , 3 (10), 1 – 16. https://doi.org/10.1109/IC4.2015.7375580.
Ban,  J.,  Chen,  G.,  Meng,  Y.,  &  Shu,  J.  (2022).  Calibration  method  for  misalignment  angles  of  a  fiber  optic gyroscope in single-axis rotational inertial navigation systems. Optics Express , 30 (5), 6487 – 6499. https://doi.org/10.1364/OE.449629.
Byun, G.-S., & Cho, H.-R. (2016). The stabilization loop design for a drone-mounted camera gimbal system
Using intelligent-PID controller. The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems ,
15 (1), 102 – 108. https://doi.org/10.12815/kits.2016.15.1.102.
Chen, P. S. M., Tien, D. T. K., & Chung, E. C. Y. (2022). Novel adjustable platform for camera mount. Journal of Physics: Conference Series , 2222 , 1 – 15. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2222/1/012011. Danh, N. C. (2021). The stability of a two-axis gimbal system for the camera. The Scientific World Journal , 2021 , 1 – 8. https://doi.org/10.1155/2021/9958848.
Duan, Q., Zhou, X., He, Q., Chen, X., Liu, W., & Mao, Y. (2021). Pointing control design based on the PID type- III  control  loop  for  two-axis  gimbal  systems. Sensors  and  Actuators  A:  Physical , 331 ,  112923. https://doi.org/10.1016/j.sna.2021.112923.
Erfianto,  B.,  &  Rizal,  A.  (2022).  IMU-based  respiratory  signal  processing  using  cascade  complementary filter method. Journal of Sensors , 2022 , 1 – 16. https://doi.org/10.1155/2022/7987159.
Hazari, M. R., Jahan, E., Siraj, M. E., Khan, M. T. I., & Saleque, A. M. (2014). Design of a Brushless DC (BLDC) motor  controller. International  Conference  on  Electrical  Engineering  and  Information  & Communication Technology , 1 – 6. https://doi.org/10.1109/ICEEICT.2014.6919048. Hidayat,  D.  (2017).  Implementasi  pengontrol  PID  pada  model  fisis  elektronik. Eksakta:  Berkala  Ilmiah Bidang MIPA , 18 (2), 178 – 185. https://doi.org/10.24036/eksakta/vol18-iss02/75.
Hidayat, R., Komarudin, M., & Raharjo, Y. (2014). Rancang Bangun Sistem Penstabil Kamera Untuk Foto Udara  Berbasis  Wahana  Udara  Quadcopter. Electrician:  Jurnal  Rekayasa  Dan  Teknologi  Elektro , 8 (2), 112 – 123. https://doi.org/10.23960/elc.v8n2.130.
Hidayath, M. I. T., Wicaksono, M. F. A., & Pohan, G. A. (2022). Analisa Pengaruh Manuver Dan Kecepatan Pada  Pesawat  Tanpa  Awak  Tipe  Fixed  Wing  Dengan  Variasi  Airfoil  Berbasis  Ardupilot. Jurnal Mesin Material Manufaktur Dan Energi , 3 (1), 25 – 38. https://doi.org/10.47549/jmmme.v3i1.5662. Kim, M., Byun, G.-S., Kim, G.-H., & Choi, M.-H. (2016). The stabilizer design for a drone-mounted camera gimbal system using intelligent-PID controller and tuned mass damper. International Journal of Control and Automation , 9 (5), 387 – 394. https://doi.org/10.14257/ijca.2016.9.5.37.
Kumar, S. S., & Anitha, G. (2021). A novel self-tuning fuzzy logic-based PID controllers for two-axis gimbal stabilization  in  a  missile  seeker. International  Journal  of  Aerospace  Engineering ,  1 – 12. https://doi.org/10.1155/2021/8897556.
Kurbanov, R., & Litvinov, M. (2020). Development of a gimbal for the Parrot Sequoia multispectral camera for the UAV DJI Phantom 4 Pro. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 1001 (1), 12 – 62. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1001/1/012062. lai  Guo,  C.,  Ren,  H.,  Xing,  Y.,  Lang,  J.,  &  Xiong,  L.  (2019).  The  Research  of  Four  Rotor  Aircraft  based  on STM32. IEEE  3rd  Information  Technology,  Networking,  Electronic  and  Automation  Control Conference (ITNEC) , 1671 – 1675. https://doi.org/10.1109/ITNEC.2019.8729479.
Lee,  D.  H.,  Tran,  D.-Q.,  Kim,  Y.-B.,  &  Chakir,  S.  (2020).  A  robust  double  active  control  system  design  for disturbance  suppression  of  a  two-axis  gimbal  system. Electronics , 9 (10),  1 – 18. https://doi.org/10.3390/electronics9101638. Manmathakrishnan,  P.,  &  Pannerselvam,  R.  (2019).  Design  and  performance  evaluation  of  single  axis gyrostabilizer for motion stabilization of a scaled Barge model. OCEANS 2019 MTS/IEEE SEATTLE . https://doi.org/10.23919/OCEANS40490.2019.8962634. Meng,  Y.  (2022).  Research  on  the  design  of  handheld  gimbals  based  on  KANO  model. International Conference  on  Human-Computer  Interaction ,  200 – 212. https://doi.org/10.1007/978-3-031- 05906-3_15.
Mudarris,  M.,  &  Zain,  S.  G.  (2020).  Implementasi  sensor  Inertial  Meansurenment  Unit  (IMU)  untuk monitoring  perilaku  roket. Aviation  Electronics,  Information  Technology,  Telecommunications, Electricals, Controls , 2 (1), 55 – 64. https://doi.org/10.28989/avitec.v2i1.610. Nguyen,  D.-H.,  &  Nguyen,  V.-H.  (2019).  Robust  control  of  two-axis  gimbal  system. 2019  International Symposium on Electrical and Electronics Engineering (ISEE) . https://doi.org/10.1109/ISEE2.2019.8921070.
Noordin, A., Basri, M. A. M., & Mohamed, Z. (2018). Sensor fusion algorithm by complementary filter for attitude  estimation  of  quadrotor  with  low-cost  IMU. Telkomnika , 16 (2),  868 – 875. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v16i2.9020.
Rafiq,  A.  A.,  Rohman,  W.  N.,  &  Riyanto,  R.  (2020).  Development  of  a  Simple  and  Low-cost  Smartphone Gimbal  with  MPU-6050  Sensor. Journal  of  Robotics  and  Control , 1 (4),  136 – 140. https://doi.org/10.18196/jrc.1428.
Rajesh, R. J., & Ananda, C. M. (2015). PSO tuned PID controller for controlling camera position in UAV using 2-axis  gimbal. International  Conference  on  Power  and  Advanced  Control  Engineering  (ICPACE) , 128 – 133. https://doi.org/10.1109/ICPACE.2015.7274930. Rosa-Vidal, R., Bardallo, J. A., Rodriguez, J. M., & Vazquez, A. R. (2022). A mobile platform for movement
tracking based on a fast-execution-time optical-flow algorithm. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers , 69 (4), 1715 – 1727. https://doi.org/10.1109/TCSI.2021.3136656.
Sakharwade, S. G., & Nagpal, S. (2019). Analysis of transient belt stretch for horizontal and inclined belt conveyor  system. International  Journal  of  Mathematical,  Engineering  and  Management  Sciences , 4 (5), 1169. https://doi.org/10.33889/IJMEMS.2019.4.5-092.
Sayed, M., Cinca, R., Costanza, E., & Brostow, G. (2022). LookOut! Interactive camera gimbal controller for filming long takes. ACM Transactions on Graphics , 41 (3), 1 – 16. https://doi.org/10.1145/3506693. Setiawan,  A.,  Susilo,  D.,  &  Dewantoro,  G.  (2021).  Self-balancing  robot  beroda  dua  dengan  metode  PID.
Jurnal Sains Dan Teknologi , 10 (1), 51 – 60. https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v10i1.32407. Sinha, S. N. (2021). Pan-Tilt-Zoom (PTZ) Camera. In Computer Vision . Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63416-2_496.
Wicaksono, R. H. T., & Rusimamto, P. W. (2020). Perancangan Sistem Kontrol Posisi Sumbu Elevasi Gun Pada Turret-Gun Menggunakan Kontroler PID Berbasis Arduino Mega. Jurnal Teknik Elektro , 9 (1). https://doi.org/10.26740/jte.v9n1.p%25p.
Zhou, W., Ning, C., Lu, D., & Wi, S. (2020). Design and implementation of UAV self stabilizing PTZ. Journal of Physics: Conference Series , 1570 , 1 – 5. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1570/1/012038.