Rancang Bangun Sistem Penstabil Kamera (Gimbal) dengan Logika Fuzzy untuk Pengambilan Gambar Foto dan Video

Penulis

Fahmizal Fahmizal, Georgius Yoga Dewantama, Donny Budi Pratama, Fahmi Fathuddin, Winarsih Winarsih

Abstrak

Pada makalah ini memaparkan perancangan sistem penstabil kamera (gimbal) untuk mengurangi getaran maupun gerakan yang akan mengganggu kamera saat pengambilan gambar foto dan video. Sistem gimbal ini sangat penting digunakan dalam dunia fotografi dan videografi. Sistem gimbal yang dirancang pada penelitian ini adalah dengan  tiga buah joint pergerakan yaitu roll, pitch, yaw (RPY). Sensor orientasi yang digunakan pada rancangan sistem gimbal ini menggunakan sensor inertia measurement unit (IMU) MPU 6050 dengan Kalman filter (KF) sebagai pengkondisi pembacaan sudut RPY. Untuk memperoleh hasil gambar yang baik pada sistem gimbal diperlukan suatu kendali, sehingga pada penelitian ini dikembangkan suatu kendali logika fuzzy yang diimplementasikan dalam sebuah mikrokontroller untuk menggerakan aktuator gimbal. Sistem aktuator pada rancangan gimbal menggunakan motorservo. Nilai setpoint sudut gimbal yang diberikan merupakan sudut elevasi gimbal terhadap tiga sumbu sudut RPY. Selanjutnya, nilai keluaran pembacaan sensor IMU dibandingkan dengan nilai setpoint pada masing-masing sumbu. Setelah itu, nilai kesalahan (error) dan nilai perubahan kesalahan (delta errror) yang didapat akan digunakan sebagai nilai masukan logika fuzzy. Terdapat tiga buah loop tertutup pada kendali logika fuzzy untuk masing-masing sudut RPY. Hubungan relasi masukan fuzzy diselesaikan menggunakan aturan Mamdani dan keluaran dari logika fuzzy diselesaikan dengan menggunakan metode weight average (WA). Dari hasil pengujian diketahui bahwa kendali logika fuzzy yang diimplementasikan pada sistem gimbal mampu mengurangi efek getaran sehingga diperoleh gambar yang baik dan tidak blur.

 

Abstract

 

This paper describes the design of the camera stabilizer system (gimbal) to reduce vibration or movement that will disturb the camera when take a picture and video. This gimbal system is very important used in the world of photography and videography. Gimbal system that designed in this research is gimbal with three joints movement that is roll, pitch, yaw (RPY). The orientation sensor that used in this gimbal system design uses an inertial measurement unit sensor (IMU) MPU 6050 with Kalman filter (KF) as RPY angle reading conditioner. To obtain a good image on the gimbal system required a control, so in this research developed a fuzzy logic control that is implemented in a microcontroller to drive gimbal’s actuators. The actuators system on gimbal design uses motorservo. The given setpoint value of the gimbal is the elevation angle of gimbal against the three RPY angle axes. Furthermore, the output value of the IMU sensor is compared with the setpoint of each axis. Moreover, the error value and the change of error value (delta errror) will be used as fuzzy logic input. There are three closed loops on the fuzzy logic control for each RPY angle. The relation of fuzzy input is solved with Mamdani rule and the output of fuzzy logic is solved with weight average (WA). From the test results obtained that fuzzy logic control applied to the gimbal system is able to reduce the effects of vibration so as to obtain a good image and not blur.

Kata Kunci


Gimbal kamera; Logika Fuzzy; Sensor IMU; Kalman filter;

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


LIU, F. 2008. An efficient centroid type-reduction strategy for general type-2 fuzzy logic system. Information Sciences, 178(9), pp.2224-2236.

CROCE, A., POSSAMAI, R., SAVORANI, A., & TRAINELLI, L. 2014. Modelling and characterization of a novel gimbal two-blade helicopter rotor. In 40th European Rotorcraft Forum 2014.

FAHMIZAL, SETYAWAN, G., ARROFIQ, M. & MAYUB, A., 2017. Logika Fuzzy pada Robot Inverted Pendulum Beroda Dua. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 4(4), pp.244-252.

GENTHER, H., RUNKLER, T. A. & GLESNER, M. 1994. Defuzzification Based on Fuzzy Clustering. In Proceedings of the Third IEEE Conference on Fuzzy Systems, 1994. IEEE World Congress on Computational Intelligence.

HARIS, M.S., DHARMAWAN, A. & ATMAJI, C., Sistem Kendali Gimbal 2-Sumbu Sebagai Tempat Kamera Pada Quadrotor Menggunakan PID Fuzzy. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems), 7(2), pp.185-196.

KALMAN, R.E.1963. New methods in Wiener filtering theory. In Proceedings of the First Symposium on Engineering Applications of Random Function Theory and Probability, edited by JL Bogdanoff and F. Kozin, John Wiley & Sons, New York.

KNOBLAUCH, H., TUMA, R. & SCHNETTLER, B. 2014. Videography. Peter Lang.

MAMDANI, EBRAHIM H., & SEDRAK ASSILIAN. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller." International journal of man-machine studies 7, no. 1 (1975): 1-13.

OMAR, Z. M. E. 2010. Intelligent Control of a Ducted-Fan VTOL UAV with Conventional Control Surfaces, System. RMIT University.

PRIYAMBODO, T.K. 2017. Implementasi Sistem Kendali PID pada Gimbal Kamera 2-sumbu dengan Aktuator Motor Brushless. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation System), 7(2), pp.117-126.

SHAH, S.V., SAHA, S.K. AND DUTT, J.K. 2012. Denavit-Hartenberg Parameterization of Euler Angles. Journal of Computational and Nonlinear Dynamics, 7(2), p.021006.

UBAYA, H. AND MAWARNI, H. 2015. Sensor Fusion and Fuzzy Logic for Stabilization System of Gimbal Camera on Hexacopter. ICON-CSE, 1(1), pp.25-32.

YONEYAMA, JUN, MASAHIRO NISHIKAWA, HITOSHI KATAYAMA, & AKIRA ICHIKAWA. Output stabilization of Takagi–Sugeno fuzzy systems. Fuzzy sets and Systems 111, no. 2 (2000): 253-266.




DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201853785