Abstrak Pengendali self balancing robot (SBR) harus mampu mendeteksi kemiringan sebuah platform. Dalam hal ini, sistem menggunakan sensor untuk mendeteksi akselerasi. Dari berbagai macam jenis sensor ini, terdapat sensor dengan keluaran analog dan digital. Permasalahan yang diangkat dalam paper ini adalah bagaimana memilih sensor yang tepat untuk diaplikasikan pada SBR. ADXL345 mewakili sensor dengan keluaran digital dan MMA7260QT mewakili sensor dengan keluaran analog. Sistem menggunakan Arduino untuk membaca dan mengirim data ke komputer untuk dianalisis. Pengujian dilakukan berdasarkan tiga kriteria, yaitu kondisi stasioner, tanggapan dinamik dan kolaborasi dengan gyroscope melalui tapis Kalman. Kedua sensor dioperasikan pada sensitivitas terendah. Berdasarkan kriteria stasioner, ADXL345 unggul dibandingkan dengan MMA7260QT. Pada tanggapan dinamik, kedua sensor terganggu dengan noise yang muncul karena sistem mendeteksi akselerasi saat platform bergerak. Jadi, saat itu sensor tidak hanya membaca gravitasi tetapi juga akeselerasi platformnya. Dalam hal ini, tingkat derau ADXL345 masih lebih rendah dibandingkan dengan yang lain. Penggunaan tapis Kalman pada sistem menunjukkan bahwa kedua sensor dapat bekerja dengan baik. Jika hasil dari ketiga kriteria ini digabungkan dengan perangkaian sensor ke Arduino, maka penelitian ini merekomendasikan ADXL345. Selain itu, sensor ini juga memiliki beberapa fitur yang bermanfaat untuk menangani akeselerasi yang berubah tiba-tiba. Abstract A self balancing robot (SBR) controller needs to detect platform inclination. For this purpose, an accelerometer is used. From various types of accelerometer, we can divide into digital and analog ones. The problem is how to select the right type for the SBR. This paper evaluates the performance of the ADXL345, 3-axis digital output accelerometer and the MMA7260QT, 3-axis analog output accelerometer. The Arduino is used to read data from the sensor and send it to PC for plotting. Both sensors use the lowest sensitivity. The sensors are evaluated with three criteria, i.e. stationary, dynamical response and collaborating with ITG3200 3-axis gyroscope for Kalman filter fusion. For stationary criterion, the ADXL345 is better than the other sensor for all stationary position. For dynamical response, both sensors suffer from the noise due to acceleration of the platform. The sensors do not only sense the gravity but also the acceleration of the platform when it is moved. But the noise level for the ADXL345 is lower than the other. Using Kalman filter makes both sensors show good performance for a SBR application. If three criteria are combined with hardware aspect, then the authors recommend using the ADXL345. Besides, it has several useful features to handle abrupt acceleration.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.